Курс на Stepik
Обложка курса «Основы Pandas для начинающих» на Stepik
1 990 ₽

Основы Pandas для начинающих ★ 4.626

Открыть на
STEPIK.ORG

Интересные видеоуроки по Numpy и Pandas для начинающих. Большое количество тестов и задачек для закрепления материала. Рассматриваем много реальных кейсов, которые могут встретиться на практике и в дальнейшем обучении. Заложим прочный фундамент, который станет основой в вашем карьерном росте!

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы Pandas для начинающих»Учеников на курсе 2 998
Сертификаты, выданные на курсе «Основы Pandas для начинающих»Сертификатов выдано 512
Отзывы о курсе «Основы Pandas для начинающих»Отзывов получено 187
Рейтинг курса «Основы Pandas для начинающих»Рейтинг курса 4.626
Уроки в курсе «Основы Pandas для начинающих»Количество уроков 49
Тесты в курсе «Основы Pandas для начинающих»Количество квизов 245
Задачи с кодом в курсе «Основы Pandas для начинающих»Количество задач с кодом 121
Время прохождения курса «Основы Pandas для начинающих»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Основы Pandas для начинающих»Стоимость курса 1 990 ₽ —
Обновления курса «Основы Pandas для начинающих»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Основы Pandas для начинающих»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Основы Pandas для начинающих»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы Pandas для начинающих» 7 разделов Уроки в курсе «Основы Pandas для начинающих» 49 уроков Тесты в курсе «Основы Pandas для начинающих» 245 тестов Задачи в курсе «Основы Pandas для начинающих» 121 задача Время прохождения курса «Основы Pandas для начинающих» 67 ч. Последнее обновление курса «Основы Pandas для начинающих» обн. 1 год назад

1. О курсе

1 урок
Открытый
1.1 Информация ↗
4 865
475
1м 6с
127

2. Основы Numpy

14 уроков
Открытый
2.1 Зачем при изучении Pandas нужен Numpy? ↗
7 227
2 638
48м 7с
256
Открытый
2.2 Практика: shape, dtype, ndim, zeros, ones, arange ↗
4 168
2 552
4м 17с
111
Открытый
2.3 Типы данных и их преобразование, арифметика, доступ к элементам ↗
3 393
2 342
46м 8с
189
Открытый
2.4 Практика: арифметика, преобразование типов, доступ к элементам ↗
3 172
2 223
16м 46с
112
Открытый
2.5 Двумерные и трехмерные массивы. Учимся применять индексы ↗
2 804
2 114
40м 32с
198
Открытый
2.6 Практика: закрепляем работу с индексами ↗
2 842
2 045
13м 37с
130
Открытый
2.7 Маска и слайсинг вместе, прихотливая индексация, а еще reshape ↗
2 668
1 929
51м 51с
184
Открытый
2.8 Практика: учимся изменять форму массива ↗
2 703
1 917
8м 30с
105
Открытый
2.9 Еще о reshape, транспонирование, унарные и бинарные функции ↗
2 494
1 906
46м 24с
151
Открытый
2.10 Практика: закрепляем знания про унарные и бинарные функции ↗
2 390
1 823
8м 21с
109
Открытый
2.11 Логические функции и функция в функции, а еще where и статистика ↗
2 343
1 801
47м 25с
164
Открытый
2.12 Практика: доводим до мастерства работу с полезными функциями ↗
2 406
1 777
11м 59с
108
Открытый
2.13 Функции any, all, sort, unique, in1d. Обзор линейной алгебры ↗
2 431
1 704
35м 35с
189
Открытый
2.14 Функции permutation и shuffle. Сохранение массива в файл ↗
2 286
1 698
20м 30с
157

3. Введение в Pandas

14 уроков
Открытый
3.1 Первое знакомство с Series ↗
2 975
1 871
50м 54с
174
Открытый
3.2 Практика: проверяем свои знания о серии ↗
2 356
1 924
1м 53с
63
Открытый
3.3 Поподробнее про серии: идексы, сложение, проверка на NaN ↗
2 359
1 759
62м 53с
153
Открытый
3.4 Практика: тонкости при работе с сериями ↗
2 219
1 703
11м 22с
88
Открытый
3.5 Первое знакомство с DataFrame ↗
2 284
1 623
71м 55с
164
Открытый
3.6 Поподробнее про DataFrame: индексы, вложенные словари, del и .T ↗
2 125
1 610
39м 4с
111
Открытый
3.7 Практика: особенности индексации ↗
2 009
1 539
11м 9с
87
Открытый
3.8 Функции reindex, drop и индексация в датафрейме ↗
2 110
1 595
52м 11с
119
Открытый
3.9 Практика: вытягиваем нужное, удаляем ненужное ↗
2 036
1 441
46м 2с
101
Открытый
3.10 Операторы loc, iloc, at, iat. Сложение нескольких датафреймов ↗
2 034
1 477
36м 44с
110
Открытый
3.11 Сложение датафреймов, сортировки, арифметика с пропусками ↗
2 034
1 361
37м 13с
110
Открытый
3.12 Описательные статистики. Уникальные значения ↗
1 902
1 379
22м 27с
115
Открытый
3.13 Контрольная работа ↗
1 816
1 261
53м 36с
97
Открытый
3.14 Контрольная работа (продолжение) ↗
1 697
1 055
124м 11с
100

4. Pandas: работа с источниками данных

6 уроков
Открытый
4.1 Что такое формат CSV и как его приручить? ↗
2 003
1 126
73м 8с
120
Открытый
4.2 Поподробнее про обработку пропусков ↗
1 591
1 042
61м 32с
110
Открытый
4.3 Учимся читать большие файлы кусочками ↗
1 632
987
74м 51с
138
Открытый
4.4 Кто такой JSON и как с ним подружиться? ↗
1 653
922
70м 5с
112
Открытый
4.5 Знакомимся с форматами HTML, XML, PICKLE, HDF5 ↗
1 479
801
160м 7с
105
Открытый
4.6 Старый добрый Excel и немного про базы данных ↗
1 514
708
108м 18с
161

5. Pandas: чистка и подготовка данных к анализу

6 уроков
Открытый
5.1 Учимся обрабатывать пропуски ↗
1 879
938
37м 36с
109
Открытый
5.2 Проверяем данные на дубликаты и избавляемся от них ↗
1 503
882
81м 50с
111
Открытый
5.3 Про замену значений и дискретизацию ↗
1 375
792
87м 52с
100
Открытый
5.4 Определяем выбросы и грамотно устраняем их ↗
1 386
795
81м 32с
92
Открытый
5.5 Создаём матрицы фиктивных переменных ↗
1 294
642
114м 52с
79
Открытый
5.6 Работа со строками - проще чем кажется! ↗
1 551
728
77м 28с
117

6. Pandas: объединение данных и преобразование формы

8 уроков
Закрытый
6.1 Знакомство с иерархической индексацией ↗
792
532
110м 52с
70
Закрытый
6.2 Действия с мультииндексами в датафреймах ↗
699
447
144м 25с
67
Закрытый
6.3 Учимся соединять датафреймы с помощью merge ↗
712
447
150м 4с
62
Закрытый
6.4 Аналог merge; конкатенация датафреймов через concat ↗
666
376
267м 4с
31
Закрытый
6.5 Комбинирование данных и преобразование формы ↗
707
310
438м 55с
36
Закрытый
6.6 Применяем свою функцию через apply ↗
203
88
147м 41с
13
Закрытый
6.7 Самостоятельная работа по apply ↗
152
81
22м 15с
4
Закрытый
6.8 Практика: выжимаем максимум из apply ↗
177
29
850м 13с
5

7. Мастерская

0 уроков