Курс на Stepik
Обложка курса «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)» на Stepik
1 690 ₽

Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы) ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Умение работы с NumPy и pandas – это важный шаг в освоении многих современных профессий (Data Analyst, Data Scientist, ML-engineer и других).

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Учеников на курсе 2
Сертификаты, выданные на курсе «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Сертификатов выдано 1
Отзывы о курсе «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Количество уроков 47
Тесты в курсе «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Количество квизов 196
Задачи с кодом в курсе «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Количество задач с кодом 12
Время прохождения курса «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Стоимость курса 1 690 ₽ —
Обновления курса «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)» 12 разделов Уроки в курсе «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)» 47 уроков Тесты в курсе «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)» 196 тестов Задачи в курсе «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)» 12 задач Время прохождения курса «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)» 5 ч. Последнее обновление курса «Библиотеки NumPy и pandas (с нуля до уверенной работы)» обн. 22 февраля 2026

1. Понятие массива. Их создание, индексация и срезы

6 уроков
Закрытый
1.1 О библиотеке NumPy ↗
3
2
-
0
Закрытый
1.2 Установка и импорт NumPy ↗
2
2
-
0
Закрытый
1.3 Понятие массива. Создание и атрибуты массивов ↗
2
2
5м 29с
0
Закрытый
1.4 Дополнительные способы создания массивов ↗
2
2
8м 30с
0
Закрытый
1.5 Индексация массивов ↗
2
2
5м 37с
0
Закрытый
1.6 Срезы массивов ↗
2
2
3м 28с
0

2. Арифметические и прочие операции с массивами

4 урока
Закрытый
2.1 Арифметические операции с массивами ↗
2
2
3м 52с
0
Закрытый
2.2 Специальные константы и форматы данных NumPy ↗
2
2
3м 52с
0
Закрытый
2.3 Математические и статистические функции работы с массивами ↗
2
2
14м 27с
0
Закрытый
2.4 Функции NumPy для изменения формы массивов ↗
2
2
5м 26с
0

3. Функции линейной алгебры, полезные на практике функции NumPy

3 урока
Закрытый
3.1 Функции по изменению массивов и добавлению новых элементов ↗
2
2
15м 43с
0
Закрытый
3.2 Функции линейной алгебры в NumPy ↗
2
2
5м 52с
0
Закрытый
3.3 Наиболее полезные на практике функции библиотеки NumPy ↗
2
1
7м 39с
0

4. Структурированные массивы и дополнительные функции NumPy

4 урока
Закрытый
4.1 Структурированные массивы ↗
2
2
8м 8с
0
Закрытый
4.2 Дополнительные функции библиотеки NumPy ↗
3
1
19м 47с
0
Закрытый
4.3 Первая часть теста по основам NumPy ↗
2
2
-
0
Закрытый
4.4 Вторая часть теста по основам NumPy ↗
2
2
-
0

5. Основы библиотеки pandas, объекты Series и DataFrame

5 уроков
Закрытый
5.1 О библиотеке pandas ↗
2
2
-
0
Закрытый
5.2 Основные объекты pandas ↗
2
2
2м 34с
0
Закрытый
5.3 Создание объектов Series и DataFrame и их особенности ↗
2
2
15м 37с
0
Закрытый
5.4 Чтение данных с использованием функций pandas ↗
2
2
6м 6с
0
Закрытый
5.5 Сохранение объектов библиотеки pandas в файл ↗
2
2
3м 14с
0

6. Особенности индексации в pandas и основные типы данных

3 урока
Закрытый
6.1 Особенности индексации в pandas ↗
3
2
4м 44с
0
Закрытый
6.2 Атрибуты-индексаторы loc и iloc, at и iat ↗
2
2
14м 59с
0
Закрытый
6.3 Основные типы данных в pandas ↗
2
2
7м 20с
0

7. Операции со столбцами и строками. Работа с пропусками данных

4 урока
Закрытый
7.1 Функции и методы для знакомства с исходным набором данных ↗
2
2
4м 40с
0
Закрытый
7.2 Работа с индексами объекта DataFrame ↗
2
2
5м 55с
0
Закрытый
7.3 Операции со столбцами и строками объекта DataFrame ↗
2
2
9м 5с
0
Закрытый
7.4 Работа с пропущенными значениями. Агрегирующие методы ↗
2
2
14м 41с
0

8. Объединение таблиц, группировка и агрегирование данных

5 уроков
Закрытый
8.1 Сортировка строк и перестановка местами столбцов таблиц ↗
2
2
4м 26с
0
Закрытый
8.2 Работа со строковыми данными в pandas ↗
2
2
10м 12с
0
Закрытый
8.3 Использование метода apply ↗
2
2
9м 31с
0
Закрытый
8.4 Функции и методы объединения нескольких таблиц ↗
2
2
9м 35с
0
Закрытый
8.5 Группировка и агрегирование данных в pandas ↗
2
2
9м 19с
0

9. Полезные функции и методы pandas. Сводные таблицы

3 урока
Закрытый
9.1 Полезные на практике функции и методы pandas ↗
2
2
22м 44с
0
Закрытый
9.2 Основы работы с временными рядами в pandas ↗
2
2
-
0
Закрытый
9.3 Изменение формы представления данных. Сводные таблицы ↗
2
2
14м 15с
0

10. Практикум. Решение различных задач анализа данных

3 урока
Закрытый
10.1 Решение простых задач анализа исходных данных ↗
2
2
-
0
Закрытый
10.2 Анализ данных в формате datetime64 ↗
2
2
-
0
Закрытый
10.3 Работа с проектом по очистке и фильтрации исходных данных ↗
2
2
40м 21с
0

11. Практикум. Разведочный анализ данных (EDA)

3 урока
Закрытый
11.1 Проект по очистке, группировке и фильтрации данных ↗
2
2
-
0
Закрытый
11.2 Проект по объединению таблиц, группировке и агрегированию данных ↗
2
2
27м 53с
0
Закрытый
11.3 Общий алгоритм разведочного анализа данных ↗
2
1
2м 18с
0

12. Итоговый тест и проект курса

4 урока
Закрытый
12.1 Первая часть итогового теста ↗
2
2
-
0
Закрытый
12.2 Вторая часть итогового теста ↗
2
2
-
0
Закрытый
12.3 Указания по выполнению итогового проекта ↗
2
1
-
0
Закрытый
12.4 Заключительный раздел курса ↗
2
2
-
0