Чему вы научитесь
- Решать практические задачи анализа данных с использованием библиотеки pandas.
- Применять операции фильтрации, агрегации и преобразования данных на учебном кейсе.
- Визуализировать данные с использованием библиотек matplotlib и seaborn.
- Проводить когортный анализ и выполнять RFM-анализ.
О курсе
Практикум для тех, кто уже знаком с Pandas и хочет закрепить навыки на учебном кейсе. Курс полностью ориентирован на практику: обработка данных, аналитические задачи, визуализация с использованием matplotlib и seaborn, когортный анализ и RFM. Теория не рассматривается.
Для кого этот курс
Для тех, кто уже знаком с библиотекой Pandas и хочет закрепить навыки работы с данными на практическом кейсе.
Для студентов и начинающих аналитиков данных, которым не хватает практики самостоятельного решения аналитических задач.
Курс не подойдёт тем, кто только начинает изучать Pandas.
Начальные требования
- Базовое знание Python (переменные, функции, списки, словари).
- Навыки работы с библиотеками pandas, matplotlib, seaborn.
- Опыт работы в Jupyter Notebook или аналогичной среде.
Преподаватели курса
443
Как проходит обучение
Обучение построено в формате практической работы с ноутбуком.
Основная часть заданий выполняется в Jupyter Notebook: вы работаете с кодом, анализируете данные и получаете результаты выполнения заданий.
После выполнения заданий в ноутбуке вам необходимо ответить на вопросы на платформе Stepik. Проверка ответов осуществляется автоматически.
Курс не предполагает видеолекций или теоретических разборов. Основной акцент сделан на самостоятельную работу с кодом и данными.
Что вы получите
- Практический опыт работы с данными в формате учебного кейса.
Нагрузка
4-5 часов в неделю