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 ↗