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

Первый курс по Питону, в котором дошел до конца) Бесплатно + методичка от авторов с краткой выжимкой материала. Есть, конечно, что можно улучшить и подкорректировать. Например, перекосы в количестве задач по темам. Во второй половине курса меньше практических задач. Особенно мне не хватило задач по построению визуализаций. Финальный самостоятельный проект очень понравился. Отдельное спасибо Руслану за рецензию на мою работу. В принципе по итогу получаете полноценный проект в портфолио с отзывом авторов курса.

Мрак. Жуть. Содержание курса не соответствует его названию. Грамматические ошибки (ладно, но могло быть меньше). Педагогика - неуд. Многие темы не раскрыты. Numpy - краткая информация по типам данных и объемам занимаемой памяти, создание массивов и векторные операции. Маловато будет. Логика авторов - просто блеск. Например, "Чему равен средний процент выздоровевших в ...?" По мнению авторов, нужно посчитать ежедневные показатели (ничего, что они кумулятивные?), а затем из них найти среднее. Другой пример. Запустите код, получите рисунок, укажите в ответе макс (или мин, не суть) столбец. 2% решило. 2, Карл! Суть в том, что графики, как и положено, имеют подписи на англ., но ответ ожидается на русском (как до этого додуматься?) Третий пример. Идет теория про поиск выбросов по правилу трех сигм. Написана функция, возвращающая выбросы и чистые (оставленные) рез-ты. След. вопрос: "Чему равен этаж квартиры, претендующей на роль выброса в этом параметре?" В каком параметре? Этаж которой из 30+ выброшенных квартир? Ввел все nunique этажей - ни один не подошел. Задачу решило 9% (что неудивительно). Ответ, по мнению составителя, такой: нужно просто взять максимальный этаж в сыром наборе данных. Минимальный плюс - работа с датасетом о продаже домов в Австралии, было несколько неплохих (хотя и не слишком сложных) задач. Еще из наблюдений. Добрая половина (субъективно) задач, в которых нужно было что-то считать (а не отвечать на вопрос типа: какой тип данных у столбца, содержащего int, float, str, bool?), имеет % решений ок. 50 - повод задуматься. Ну и последнее. Финальный проект предлагается скинуть авторам в телеграм на проверку. Странно это. Не рекомендую.

Отличный курс, авторам спасибо. Будет здорово увеличить в будущем количество задач.

Курс хороший. Спасибо за задачи с собесов и финальный проект на python.

Постараюсь быть краткой. ПЛЮСЫ: 1) Большинство задач я встречала на собеседованиях (либо похожие задачи). 2) Мало воды, много практики. На большинстве курсов очень много внимания уделяется тому, что никто не спросит тебя при приёме на работу. Здесь теория в идеальном балансе с практикой. Вводные модули ни капельки не душные, а это редкость. 3) Крутой проект и разбор собеседования из ВБ. Не могу сказать, насколько материалы (сливы собесов) актуальны, но ничего подобного на других курсах по питону для аналитиков данных я не видела! 4) Много внимания пандасу и визуализации, очень интересно! 5) Круто, что всё в одном месте и лишний раз не нужно ничего гуглить :) МИНУСЫ: 1) Опечатки и небольшие теоретические неточности. Да, понимаю, что авторы всё фиксят оперативно, но не могу об этом не написать. 2) Не понимаю, почему в одних уроках по 10 заданий, а в других 1-2. Возможно стоит подумать над балансом задач в каждом уроке.