Курс на Stepik
Обложка курса «Анализ данных на Python: с нуля до профи» на Stepik
1 990 ₽

Анализ данных на Python: с нуля до профи ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс с полной теорией по анализу данных на Python. Отработка на авторских практических задачах. С 0 знаний на старте до уверенного пользователя NumPy и Pandas на финише.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Учеников на курсе 4
Сертификаты, выданные на курсе «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Сертификатов выдано 2
Отзывы о курсе «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Количество уроков 18
Тесты в курсе «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Количество квизов 110
Задачи с кодом в курсе «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Количество задач с кодом 73
Время прохождения курса «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Стоимость курса 1 990 ₽ —
Обновления курса «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Анализ данных на Python: с нуля до профи»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Анализ данных на Python: с нуля до профи» 4 раздела Уроки в курсе «Анализ данных на Python: с нуля до профи» 18 уроков Тесты в курсе «Анализ данных на Python: с нуля до профи» 110 тестов Задачи в курсе «Анализ данных на Python: с нуля до профи» 73 задачи Время прохождения курса «Анализ данных на Python: с нуля до профи» 0 ч. Последнее обновление курса «Анализ данных на Python: с нуля до профи» обн. 16 мая 2026

1. Основы Numpy

5 уроков
Закрытый
1.1 Введение ↗
3
3
-
0
Открытый
1.2 Создание и атрибуты массивов ↗
10
0
0м 11с
0
Закрытый
1.3 Индексация и срезы ↗
2
0
-
0
Закрытый
1.4 Векторизованные вычисления и математические функции ↗
1
0
-
0
Закрытый
1.5 Работа с случайными данными и агрегация ↗
1
0
-
0

2. Введение в Pandas

4 урока
Закрытый
2.1 Объекты Series: создание и манипуляции ↗
1
0
-
0
Закрытый
2.2 Объекты DataFrame: загрузка, просмотр и отбор данных ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.3 Базовые операции с данными: сортировка, переименование ↗
1
0
-
0
Закрытый
2.4 Обработка пропущенных значений ↗
1
0
-
0

3. Анализ данных в Pandas

6 уроков
Закрытый
3.1 Группировка данных ↗
1
0
-
0
Закрытый
3.2 Применение функций: apply, map, transform ↗
2
0
-
0
Закрытый
3.3 Агрегация и сводные таблицы ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.4 Объединение таблиц ↗
1
0
-
0
Закрытый
3.5 Работа с датой и временем ↗
2
0
-
0
Закрытый
3.6 Стилизация и визуализация данных ↗
2
0
-
0

4. Практика

3 урока
Закрытый
4.1 Чтение и запись данных разных форматов ↗
2
0
-
0
Закрытый
4.2 Отладка и оптимизация производительности ↗
2
0
-
0
Закрытый
4.3 Заключение ↗
1
1
-
0