Курс на Stepik
Обложка курса «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas» на Stepik
Бесплатно

Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas ★ 4.875

Открыть на
STEPIK.ORG

Освойте фундамент Data Science за минимальное время! Этот курс — интенсивный тренажер по главным инструментам аналитика на Python. Никакой воды: только те 20% функций NumPy и Pandas, которые решают 80% реальных задач. В программе: Быстрые вычисления в NumPy. Работа с таблицами DataFrame и Series. Очистка «грязных» данных и работа с пропусками. Группировка, агрегация и сводные таблицы. Итог: вы научитесь превращать хаос в структурированные отчеты и подготовите базу для Machine Learning.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Учеников на курсе 455
Сертификаты, выданные на курсе «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Отзывов получено 8
Рейтинг курса «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Рейтинг курса 4.875
Уроки в курсе «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Количество уроков 17
Тесты в курсе «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Количество квизов 30
Задачи с кодом в курсе «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Количество задач с кодом 39
Время прохождения курса «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Время прохождения курса —
Обновления курса «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas» 6 разделов Уроки в курсе «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas» 17 уроков Тесты в курсе «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas» 30 тестов Задачи в курсе «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas» 39 задач Время прохождения курса «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas» 2 ч. Последнее обновление курса «Путь аналитика данных: Экспресс-курс по NumPy и Pandas» обн. 16 мая 2026

1. NumPy — Скорость и Массивы

4 урока
Закрытый
1.1 Массивы ndarray против списков Python. Импорт и создание. ↗
210
47
8м 40с
0
Закрытый
1.2 Типы данных (dtype) и почему это важно для экономии памяти. ↗
67
37
8м 38с
0
Закрытый
1.3 Математика без циклов: арифметические операции с массивами. ↗
42
31
6м 28с
0
Закрытый
1.4 Индексация и срезы (Slicing) — как быстро доставать элементы ↗
38
31
6м 24с
0

2. Pandas — Основы и Структуры

4 урока
Закрытый
2.1 Series и DataFrame — главные кирпичики данных. ↗
36
24
7м 11с
0
Закрытый
2.2 Чтение данных: как открыть CSV, Excel и JSON одной командой. ↗
26
20
4м 5с
0
Закрытый
2.3 Первичный осмотр: методы .head(), .info(), .describe(). ↗
24
17
9м 50с
0
Закрытый
2.4 Индексация в таблицах: разница между .loc и .iloc. ↗
23
17
8м 0с
0

3. Манипуляция данными (Data Wrangling)

4 урока
Закрытый
3.1 Фильтрация по условиям (например, поиск всех продаж > 1000). ↗
21
13
15м 16с
0
Закрытый
3.2 Работа с колонками: переименование, удаление и создание ↗
16
11
9м 43с
0
Закрытый
3.3 Очистка данных: борьба с пропусками (NaN) и дубликатами. ↗
13
10
8м 4с
0
Закрытый
3.4 Сортировка данных и преобразование типов (из строк в числа) ↗
12
9
8м 38с
0

4. Группировка и Агрегация

3 урока
Закрытый
4.1 Метод .groupby() — считаем статистику по категориям. ↗
12
9
3м 51с
0
Закрытый
4.2 Сводные таблицы (pivot_table) — мощный аналог Excel в Python. ↗
11
9
5м 45с
0
Закрытый
4.3 Объединение таблиц: методы merge, join и concat. ↗
11
9
2м 28с
0

5. Финальный проект

1 урок
Закрытый
5.1 Этап 1: Блиц-закрепление ↗
15
8
0м 5с
0

6. Итоги курса по Анализу Данных

1 урок
Закрытый
6.1 Итоги курса: Pandas и Numpy ↗
10
10
1м 16с
0