Содержание курса
13
разделов
58
уроков
183
теста
34
задачи
16 ч.
обн. 24 апреля 2026
1. Знакомство с курсом
3 урока
796
753
3м
0
Закрытый
1.1
Зачем и для кого этот курс
↗
386
386
2м 49с
0
Закрытый
1.2
Давай познакомимся
↗
213
170
1м 47с
0
Закрытый
1.3
Структура курса
↗
197
197
0м 24с
0
2. Введение в Python
3 урока
520
406
17м
0
Закрытый
2.1
Что тут происходит?
↗
203
145
3м 51с
0
Закрытый
2.2
Почему Google Collab топ?
↗
164
141
2м 6с
0
Закрытый
2.3
Базовые операции и сущности в Python
↗
153
120
12м 50с
0
3. Операторы
5 уроков
525
380
59м
0
Закрытый
3.1
Введение в операторы
↗
135
110
2м 34с
0
Закрытый
3.2
Операторы сравнения и логические операторы
↗
119
85
16м 24с
0
Закрытый
3.3
Условный оператор
↗
99
70
13м 17с
0
Закрытый
3.4
Конструкция if-elif-else
↗
90
74
6м 29с
0
Закрытый
3.5
Исключения
↗
82
41
21м 50с
0
4. Типы данных
5 уроков
328
263
52м
0
Закрытый
4.1
Списки
↗
79
54
14м 10с
0
Закрытый
4.2
Кортежи
↗
65
57
5м 51с
0
Закрытый
4.3
Множества
↗
64
51
14м 33с
0
Закрытый
4.4
Словари
↗
62
52
10м 36с
0
Закрытый
4.5
Преобразование типов данных
↗
58
49
10м 39с
0
5. Циклы
4 урока
199
118
200м
0
Закрытый
5.1
Циклы for
↗
59
39
50м 58с
0
Закрытый
5.2
Циклы while
↗
49
34
38м 20с
0
Закрытый
5.3
Вложенные циклы
↗
44
24
78м 33с
0
Закрытый
5.4
Enumerate и задачи обработки текстов
↗
47
21
34м 43с
0
6. Функции
6 уроков
211
113
237м
0
Закрытый
6.1
Введение в функции
↗
46
32
9м 34с
0
Закрытый
6.2
Аргументы функции: проверки и способы передачи в функцию
↗
37
18
31м 57с
0
Закрытый
6.3
Lambda-функции
↗
39
18
62м 30с
0
Закрытый
6.4
Вложенные функции и область видимости
↗
27
21
17м 50с
0
Закрытый
6.5
Рекурсия
↗
30
12
50м 37с
0
Закрытый
6.6
Функции map() и filter()
↗
32
12
69м 56с
0
7. Numpy
4 урока
151
103
26м
0
Закрытый
7.1
Типы данных в Numpy
↗
48
31
4м 38с
0
Закрытый
7.2
Массивы в Numpy
↗
38
27
6м 6с
0
Закрытый
7.3
Операции с векторами
↗
33
24
8м 15с
0
Закрытый
7.4
Случайные числа
↗
32
21
8м 52с
0
8. Pandas введение. Часть 1
8 уроков
313
213
88м
0
Закрытый
8.1
Что такое Pandas?
↗
51
38
2м 43с
0
Закрытый
8.2
Series
↗
48
29
8м 19с
0
Закрытый
8.3
DataFrame
↗
42
26
10м 18с
0
Закрытый
8.4
Работа с различными источниками данных
↗
37
26
6м 56с
0
Закрытый
8.5
Датасет про недвижимость
↗
37
37
1м 5с
0
Закрытый
8.6
Фильтрация данных
↗
37
19
37м 3с
0
Закрытый
8.7
Исследуем структуру DataFrame
↗
31
21
12м 3с
0
Закрытый
8.8
Агрегирующие методы
↗
30
17
12м 55с
0
9. Pandas введение. Часть 2
5 уроков
121
79
52м
0
Закрытый
9.1
Введение в feature engineering
↗
28
20
2м 8с
0
Закрытый
9.2
Базовые операции со столбцами
↗
26
15
16м 29с
0
Закрытый
9.3
Преобразования столбцов с помощью метода apply()
↗
25
15
19м 18с
0
Закрытый
9.4
Работа с датами
↗
21
14
4м 25с
0
Закрытый
9.5
Категориальный тип данных
↗
21
15
10м 33с
0
10. Продвинутый pandas
5 уроков
113
48
80м
0
Закрытый
10.1
Сортировка данных
↗
20
11
20м 1с
0
Закрытый
10.2
Группировка данных
↗
23
11
12м 4с
0
Закрытый
10.3
Сводные таблицы
↗
19
10
17м 20с
0
Закрытый
10.4
Объединение DataFrame: concat, join, merge
↗
15
10
29м 26с
0
Закрытый
10.5
Собеседование в Wildberries
↗
36
6
1м 2с
0
11. Визуализация
3 урока
71
32
37м
0
Закрытый
11.1
Почему визуализация важна?
↗
26
16
2м 40с
0
Закрытый
11.2
Типы визуализации
↗
24
15
5м 28с
0
Закрытый
11.3
Коронавирус в картинках
↗
21
1
29м 28с
0
12. Очистка данных
4 урока
93
31
42м
0
Закрытый
12.1
Горькая правда аналитики данных
↗
37
16
1м 58с
0
Закрытый
12.2
Работа с пропусками
↗
21
6
15м 52с
0
Закрытый
12.3
Борьба с выбросами
↗
14
3
25м 17с
0
Закрытый
12.4
Дубли и другие проблемы
↗
21
6
1м 9с
0
13. Стажировка в Хабре
3 урока
135
82
2м
0
Закрытый
13.1
Вы готовы стать аналитиком данных
↗
61
8
1м 18с
0
Закрытый
13.2
Что дальше?
↗
32
32
0м 30с
0
Закрытый
13.3
Заключительный урок
↗
42
42
1м 37с
0