Курс на Stepik
Обложка курса «Разведочный анализ данных» на Stepik
1 390 ₽

Разведочный анализ данных 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Освойте основы разведочного анализа данных и научитесь извлекать ценные инсайты из любых наборов данных. Этот курс поможет вам понять структуру данных, проверить их качество, визуализировать и проводить анализ признаков. Практические задания позволят сразу применять знания на практике.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Разведочный анализ данных»Учеников на курсе 16
Сертификаты, выданные на курсе «Разведочный анализ данных»Сертификатов выдано 3
Отзывы о курсе «Разведочный анализ данных»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Разведочный анализ данных»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Разведочный анализ данных»Количество уроков 20
Тесты в курсе «Разведочный анализ данных»Количество квизов 202
Задачи с кодом в курсе «Разведочный анализ данных»Количество задач с кодом 13
Время прохождения курса «Разведочный анализ данных»Время прохождения курса
Стоимость курса «Разведочный анализ данных»Стоимость курса 1 390 ₽
Обновления курса «Разведочный анализ данных»Обновления курса
Дата публикации курса «Разведочный анализ данных»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Разведочный анализ данных»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Разведочный анализ данных» 6 разделов Уроки в курсе «Разведочный анализ данных» 20 уроков Тесты в курсе «Разведочный анализ данных» 202 теста Задачи в курсе «Разведочный анализ данных» 13 задач Время прохождения курса «Разведочный анализ данных» 2 ч. Последнее обновление курса «Разведочный анализ данных» обн. 26 августа 2026

О курсе и вводная подготовка

1 урок
1. Что такое EDA

Математическая и техническая база

2 урока
1. Тест по математике (минимум необходимый)
2. Тест по Python

Основы работы с данными

4 урока
1. Типы данных, измерения и структура датасета
2. Pandas: ключевые операции
3. Polars: быстрый анализ больших данных
4. Подведение итогов модуля

Проверка качества данных

3 урока
1. Работа с пропусками — полный набор техник
2. Дубликаты, ошибки и “грязные” данные
3. Домашнее задание

Визуализация данных

5 уроков
1. Matplotlib/Seaborn: базовые графики
2. Plotly: интерактивные графики
3. Pairplot, jointplot, тепловые карты
4. Ошибки визуализации
5. Домашнее задание

Глубокий анализ признаков

5 уроков
1. Анализ числовых признаков
2. Анализ категориальных признаков
3. Взаимосвязь категориальных и числовых признаков
4. Выявление выбросов и аномалий
5. Домашнее задание