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