Сколько стоит курс «Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике»?

Курс «Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике» доступен бесплатно.

Где можно пройти курс «Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/259917.

Курс на Stepik

Обложка курса «Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике» на Stepik

Бесплатно

Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике ★ 4.200

Name: Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике
Availability: InStock
Rating: 4.2 (5 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

В курсе мы последовательно изучим основы Python, после чего дойдём до продвинутого Pandas и визуализации с упором на прохождение собеседований по аналитике данных, Data Science. Завершим курс финальным проектом с проверкой от авторов

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	1 790
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	5
Рейтинг курса	4.200
Количество уроков	58
Количество квизов	183
Количество задач с кодом	34
Время прохождения курса	16 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	9 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	24 апреля 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике»

13 разделов Уроки в курсе «Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике»

58 уроков Тесты в курсе «Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике»

183 теста Задачи в курсе «Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике»

34 задачи Время прохождения курса «Python для собеседований аналитика, DS | Изи гайд по аналитике»

16 ч.

обн. 24 апреля 2026

Знакомство с курсом

3 урока

1. Зачем и для кого этот курс ↗

2. Давай познакомимся ↗

3. Структура курса ↗

Введение в Python

3 урока

1. Что тут происходит? ↗

2. Почему Google Collab топ? ↗

3. Базовые операции и сущности в Python ↗

Операторы

5 уроков

1. Введение в операторы ↗

2. Операторы сравнения и логические операторы ↗

3. Условный оператор ↗

4. Конструкция if-elif-else ↗

5. Исключения ↗

Типы данных

5 уроков

1. Списки ↗

2. Кортежи ↗

3. Множества ↗

4. Словари ↗

5. Преобразование типов данных ↗

Циклы

4 урока

1. Циклы for ↗

2. Циклы while ↗

3. Вложенные циклы ↗

4. Enumerate и задачи обработки текстов ↗

Функции

6 уроков

1. Введение в функции ↗

2. Аргументы функции: проверки и способы передачи в функцию ↗

3. Lambda-функции ↗

4. Вложенные функции и область видимости ↗

5. Рекурсия ↗

6. Функции map() и filter() ↗

Numpy

4 урока

1. Типы данных в Numpy ↗

2. Массивы в Numpy ↗

3. Операции с векторами ↗

4. Случайные числа ↗

Pandas введение. Часть 1

8 уроков

1. Что такое Pandas? ↗

2. Series ↗

3. DataFrame ↗

4. Работа с различными источниками данных ↗

5. Датасет про недвижимость ↗

6. Фильтрация данных ↗

7. Исследуем структуру DataFrame ↗

8. Агрегирующие методы ↗

Pandas введение. Часть 2

5 уроков

1. Введение в feature engineering ↗

2. Базовые операции со столбцами ↗

3. Преобразования столбцов с помощью метода apply() ↗

4. Работа с датами ↗

5. Категориальный тип данных ↗

Продвинутый pandas

5 уроков

1. Сортировка данных ↗

2. Группировка данных ↗

3. Сводные таблицы ↗

4. Объединение DataFrame: concat, join, merge ↗

5. Собеседование в Wildberries ↗

Визуализация

3 урока

1. Почему визуализация важна? ↗

2. Типы визуализации ↗

3. Коронавирус в картинках ↗

Очистка данных

4 урока

1. Горькая правда аналитики данных ↗

2. Работа с пропусками ↗

3. Борьба с выбросами ↗

4. Дубли и другие проблемы ↗

Стажировка в Хабре

3 урока

1. Вы готовы стать аналитиком данных ↗

2. Что дальше? ↗

3. Заключительный урок ↗