Курс на Stepik
Обложка курса «Анализ данных на Python: с нуля до профи» на Stepik
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 6
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 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. 9 августа 2026

Основы Numpy

5 уроков
1. Введение
2. Создание и атрибуты массивов
3. Индексация и срезы
4. Векторизованные вычисления и математические функции
5. Работа с случайными данными и агрегация

Введение в Pandas

4 урока
1. Объекты Series: создание и манипуляции
2. Объекты DataFrame: загрузка, просмотр и отбор данных
3. Базовые операции с данными: сортировка, переименование
4. Обработка пропущенных значений

Анализ данных в Pandas

6 уроков
1. Группировка данных
2. Применение функций: apply, map, transform
3. Агрегация и сводные таблицы
4. Объединение таблиц
5. Работа с датой и временем
6. Стилизация и визуализация данных

Практика

3 урока
1. Чтение и запись данных разных форматов
2. Отладка и оптимизация производительности
3. Заключение