Курс на Stepik
Обложка курса «Анализ данных для школьников» на Stepik
Бесплатно

Анализ данных для школьников 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Освойте основы программирования на Python и сделайте первые шаги в мир анализа данных. Вы научитесь работать с популярными библиотеками — NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и Plotly, — чтобы собирать, обрабатывать и визуализировать данные. Курс не требует начальных знаний и подходит для всех, кто хочет начать свой путь в аналитике.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Анализ данных для школьников»Учеников на курсе 5
Сертификаты, выданные на курсе «Анализ данных для школьников»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Анализ данных для школьников»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Анализ данных для школьников»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Анализ данных для школьников»Количество уроков 34
Тесты в курсе «Анализ данных для школьников»Количество квизов 145
Задачи с кодом в курсе «Анализ данных для школьников»Количество задач с кодом 125
Обновления курса «Анализ данных для школьников»Обновления курса
Дата публикации курса «Анализ данных для школьников»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Анализ данных для школьников»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Анализ данных для школьников» 3 раздела Уроки в курсе «Анализ данных для школьников» 34 урока Тесты в курсе «Анализ данных для школьников» 145 тестов Задачи в курсе «Анализ данных для школьников» 125 задач Последнее обновление курса «Анализ данных для школьников» обн. 1 год назад

Общая информация о курсе

2 урока
1. О курсе
2. Как проходить курс

Основы Python

21 урок
1. Введение. Установка Python
2. Ввод-вывод данных, переменные
3. Целочисленная арифметика. Часть 1
4. Целочисленная арифметика. Часть 2
5. Условные операторы
6. Логические операторы
7. Вложенные и каскадные условия
8. Числовые типы данных
9. Строковый тип данных
10. Цикл for
11. Частые сценарии
12. Цикл while
13. Вложенные циклы
14. Списки
15. Методы списков 1
16. Методы списков 2
17. Функции без параметров
18. Функции с параметрами
19. Файловый ввод-вывод
20. Работа с текстовыми файлами. Часть 1
21. Работа с текстовыми файлами. Часть 2

Аналитика данных

11 уроков
1. Введение в аналитику данных
2. Jupyter Notebook
3. Начало работы в Jupyter Notebook
4. Библиотека NumPy. Работа с массивами данных
5. Введение в Pandas
6. Pandas. Практика
7. Описательная статистика
8. Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn
9. Знакомство с Plotly
10. Разработка проекта
11. Заключение