Курс на Stepik
Обложка курса «"Библиотека Pandas": курс для начинающих» на Stepik
2 890 ₽

"Библиотека Pandas": курс для начинающих 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по pandas для начинающих, в котором вы пройдёте полный цикл анализа данных: от загрузки и очистки таблиц до визуализации, интерпретации результатов и итогового проекта.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Учеников на курсе 16
Сертификаты, выданные на курсе «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Количество уроков 37
Тесты в курсе «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Количество квизов 175
Время прохождения курса «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Время прохождения курса
Стоимость курса «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Стоимость курса 2 890 ₽
Обновления курса «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Обновления курса
Дата публикации курса «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «"Библиотека Pandas": курс для начинающих»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «"Библиотека Pandas": курс для начинающих» 13 разделов Уроки в курсе «"Библиотека Pandas": курс для начинающих» 37 уроков Тесты в курсе «"Библиотека Pandas": курс для начинающих» 175 тестов Время прохождения курса «"Библиотека Pandas": курс для начинающих» 2 ч. Последнее обновление курса «"Библиотека Pandas": курс для начинающих» обн. 19 января 2026

Введение в курс и подготовка среды

3 урока
1. Зачем нужен pandas и как он используется
2. Обзор Google Colab и организация ноутбука
3. Импорт библиотек и первый DataFrame

Структуры данных pandas

3 урока
1. Series и DataFrame: что это и в чём разница
2. Создание DataFrame разными способами
3. Индексы, столбцы и типы данных

Загрузка и сохранение данных

3 урока
1. Загрузка данных из CSV и Excel
2. Основные параметры чтения файлов
3. Сохранение результатов работы

Первичный анализ данных (EDA)

3 урока
1. Быстрый обзор таблицы и её структуры
2. Статистическое описание данных
3. Размеры, пропуски и типы данных

Выбор и фильтрация данных

3 урока
1. Выбор строк и столбцов
2. Фильтрация по условиям
3. Комбинирование условий и query

Изменение и очистка данных

3 урока
1. Изменение структуры DataFrame
2. Работа с пропущенными значениями
3. Преобразование типов и значений

Сортировка, группировка и агрегация

3 урока
1. Сортировка данных
2. Группировка и агрегирующие функции
3. Анализ данных по группам

Работа с текстовыми и категориальными данными

3 урока
1. Строковые операции в pandas
2. Очистка и нормализация текста
3. Категориальные признаки

Работа с датами и временем

3 урока
1. Тип datetime и его возможности
2. Анализ и фильтрация по датам
3. Временные интервалы и разницы

Объединение данных

3 урока
1. Соединение таблиц (merge)
2. Объединение и склейка данных (concat)
3. Типовые кейсы и ошибки

Визуализация данных

3 урока
1. Быстрая визуализация средствами pandas
2. Основные типы графиков
3. Интерпретация результатов

Практика и итоговый проект

3 урока
1. Полный цикл анализа данных
2. Разбор типичных ошибок
3. Итоговый проект

Заключение

1 урок
1. Благодарность