Курс на Stepik
Обложка курса «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python» на Stepik
1 490 ₽

Библиотека Pandas. Работа с данными в Python 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

В этом курсе вы научитесь эффективно работать с данными в Python с помощью библиотеки Pandas. Вы освоите структуры Series и DataFrame, загрузку данных из CSV, Excel и JSON, очистку и преобразование данных, работу с пропусками, типами и временными рядами, агрегацию и группировку, а также базовую визуализацию. Курс ориентирован на практику и полезен для анализа данных и Data Science.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Учеников на курсе 316
Сертификаты, выданные на курсе «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Сертификатов выдано 15
Отзывы о курсе «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Отзывов получено 5
Рейтинг курса «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Количество уроков 21
Тесты в курсе «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Количество квизов 7
Задачи с кодом в курсе «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Количество задач с кодом 56
Время прохождения курса «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Время прохождения курса
Стоимость курса «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Стоимость курса 1 490 ₽
Обновления курса «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Обновления курса
Дата публикации курса «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Библиотека Pandas. Работа с данными в Python»Последнее обновление
Сложность normal

Чему вы научитесь

  • Вспомните основы Python в объеме, необходимом для эффективной работы с библиотекой Pandas
  • Освоите основные структуры данных Pandas — Series и DataFrame: создание, индексацию, выборку и изменение данных
  • Научитесь загружать и сохранять данные в популярных форматах (CSV, Excel, JSON), а также подготавливать данные к анализу
  • Разберётесь с типами данных в Pandas, научитесь приводить типы, работать с категориальными данными и датами
  • Освоите методы очистки данных: обработку пропусков, фильтрацию, удаление и замену значений
  • Научитесь выполнять операции над данными: сортировку, группировку, агрегацию, объединение и трансформацию таблиц
  • Познакомитесь с работой с временными рядами, скользящими окнами и базовой визуализацией данных средствами Pandas

О курсе

В этом курсе вы научитесь эффективно работать с данными в Python с помощью библиотеки Pandas. Вы освоите структуры Series и DataFrame, загрузку данных из CSV, Excel и JSON, очистку и преобразование данных, работу с пропусками, типами и временными рядами, агрегацию и группировку, а также базовую визуализацию. Курс ориентирован на практику и полезен для анализа данных и Data Science.

Для кого этот курс

Этот курс подойдёт тем, кто изучает DataScience и анализ данных, Python-разработчикам, которым необходимо работать с табличными данными, а также всем, кто хочет научиться эффективно обрабатывать и анализировать данные с помощью Pandas.

Начальные требования

Курс рассчитан на слушателей с базовыми знаниями Python. Опыт программирования  является желательным - вы должны понимать основы синтаксиса, работы с переменными и функциями. На всякий случай, в первом модуле, мы сделали специальный урок с минимальным объемом информации по Python, которого будет достаточно, чтобы пройти курс.

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Курс состоит из восьми модулей, охватывающих ключевые разделы работы с библиотекой Pandas.

Каждый модуль включает от двух до четырех уроков с теоретическим материалом и разбором примеров, после которых вам будет предложено решить задачи на Python по пройденному материалу.

Сертификат курса Библиотека Pandas. Работа с данными в Python

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 15 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • Знания по работе с библиотекой Pandas, которые будут полезны для специалистов в области машинного обучения и анализа данных
  • Практические навыки: научитесь реализовывать решения задач по работе с данными на Python с pandas
  • Доступ к сообществу и поддержке: сможете задать вопросы в комментариях и получить помощь от команды Devpractice и других студентов

Расскажите о курсе друзьям