Курс на Stepik
Обложка курса «Практический анализ данных на SQL и Python» на Stepik
2 490 ₽

Практический анализ данных на SQL и Python ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс учит полному циклу анализа данных, хорошо систематизирует знания и даёт полную картину на основе реальных задач, а также понимание, в каких ситуациях какие инструменты и методы применять.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Практический анализ данных на SQL и Python»Учеников на курсе 9
Сертификаты, выданные на курсе «Практический анализ данных на SQL и Python»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Практический анализ данных на SQL и Python»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Практический анализ данных на SQL и Python»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Практический анализ данных на SQL и Python»Количество уроков 18
Тесты в курсе «Практический анализ данных на SQL и Python»Количество квизов 87
Задачи с кодом в курсе «Практический анализ данных на SQL и Python»Количество задач с кодом 46
Время прохождения курса «Практический анализ данных на SQL и Python»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Практический анализ данных на SQL и Python»Стоимость курса 2 490 ₽ —
Обновления курса «Практический анализ данных на SQL и Python»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Практический анализ данных на SQL и Python»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Практический анализ данных на SQL и Python»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Практический анализ данных на SQL и Python» 3 раздела Уроки в курсе «Практический анализ данных на SQL и Python» 18 уроков Тесты в курсе «Практический анализ данных на SQL и Python» 87 тестов Задачи в курсе «Практический анализ данных на SQL и Python» 46 задач Время прохождения курса «Практический анализ данных на SQL и Python» 0 ч. Последнее обновление курса «Практический анализ данных на SQL и Python» обн. 24 августа 2026

Анализ данных на SQL

6 уроков
1. Формирование гипотез для анализа ↗
2. Создание аналитической витрины ↗
3. Проверка данных на качество ↗
4. Описательный анализ ↗
5. Сравнительный анализ ↗
6. Формулирование выводов ↗

Анализ данных на Python

9 уроков
1. Гипотезы, методы анализа и выбор между SQL и Python ↗
2. Загрузка и первичная подготовка данных ↗
3. Анализ распределений ↗
4. Ассоциативные метрики ↗
5. Аномалии в данных ↗
6. Корреляционный анализ ↗
7. Статистическая значимость ↗
8. Анализ ассоциаций ↗
9. Формулирование выводов ↗

Задачи с собеседований

3 урока
1. Устные вопросы ↗
2. Задачи из формата Live-coding ↗
3. Проектные задания ↗