Курс на Stepik
Обложка курса «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)» на Stepik
1 000 ₽

Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R) ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс познакомит вас с современными методами анализа данных на языках Python и R. Вы узнаете, как загружать, очищать и визуализировать данные, работать с библиотеками Pandas, dplyr и ggplot2, выполнять статистический анализ и кодировать категориальные признаки. Курс включает лекции, практические лабораторные и тесты для закрепления (курс расширяемый, на этапе заполнения материалами стоимость минимальна).

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Учеников на курсе 1
Сертификаты, выданные на курсе «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Количество уроков 17
Тесты в курсе «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Количество квизов 74
Задачи с кодом в курсе «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Количество задач с кодом 5
Время прохождения курса «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Стоимость курса 1 000 ₽ —
Обновления курса «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Прикладные задачи анализа данных (с примерами на Python и R)»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • Загрузке, просмотру и предварительному анализу данных из различных источников (CSV, Excel, SQL)
  • Очистке и нормализации данных, обработке пропусков, поиску дубликатов
  • Кодированию категориальных признаков и масштабированию числовых переменных
  • Использованию библиотек Pandas, NumPy, ggplot2 и dplyr для анализа данных
  • Построению визуализаций — гистограмм, boxplot, scatter plot
  • Расчёту и интерпретации статистических характеристик (среднее, медиана, дисперсия)
  • Применению базовых методов статистического анализа и представлению результатов
  • Методикам и техникам анализа данных

О курсе

Курс познакомит вас с современными методами анализа данных на языках Python и R. Вы узнаете, как загружать, очищать и визуализировать данные, работать с библиотеками Pandas, dplyr и ggplot2, выполнять статистический анализ и кодировать категориальные признаки. Курс включает лекции, практические лабораторные и тесты для закрепления (курс расширяемый, на этапе заполнения материалами стоимость минимальна).

Для кого этот курс

Курс предназначен для студентов технических и ИТ-направлений, а также для всех, кто хочет освоить анализ данных с нуля. Он будет полезен: • начинающим аналитикам, программистам и исследователям данных; • преподавателям, работающим с прикладной статистикой; • инженерам и специалистам, которым нужно обрабатывать и интерпретировать данные в своей работе. Курс подходит тем, кто хочет научиться понимать структуру данных, очищать и визуализировать их, а также применять базовые статистические методы анализа на языках Python и R.

Начальные требования

Для комфортного прохождения курса достаточно:

  • базовых навыков работы с компьютером и файлами CSV/Excel;

  • минимального знакомства с любым языком программирования (желательно Python или R);

  • понимания элементарных математических понятий: среднее, процент, доля, графики.

Все примеры в курсе подробно объясняются, поэтому опыт программирования не обязателен — достаточно интереса к анализу данных и внимательности при выполнении заданий.

Преподаватели курса

Аватар Артем Голубничий
Артем Голубничий
Автор Youtube канала Artem Golubnichy
★ 5.0
8 курсов 212
→

Как проходит обучение

Курс состоит из лекций, тестов для проверки теории и практических задач.

Обучение проходит в интерактивном формате:

  • теоретические лекции с иллюстрациями и примерами кода;

  • практические лабораторные работы на Python и R (чередуются по темам);

  • автоматическая проверка заданий и доступ к исходным файлам;

  • возможность повторять задания и отслеживать прогресс.

По итогам курса слушатели смогут самостоятельно выполнять базовый анализ данных, готовить визуализации и интерпретировать результаты.

Что вы получите

  • Практические навыки анализа данных, востребованные в IT и исследовательских проектах
  • Опыт работы с библиотеками Pandas, NumPy, ggplot2 и dplyr
  • Умение выполнять очистку, нормализацию и визуализацию данных
  • Навык кодирования категориальных признаков и подготовки данных к моделированию
  • Возможность отработать теорию на реальных примерах (Python и R)
  • Сертификат о прохождении курса (при успешном выполнении всех заданий)
  • Готовые проекты для портфолио и последующего применения в учебе или работе

Нагрузка

4

Расскажите о курсе друзьям