Курс на Stepik
Обложка курса «Разведочный анализ данных» на Stepik
1 390₽ -10%
--:--:--
1 251 ₽

Разведочный анализ данных ★ 0.000

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 7
Сертификаты, выданные на курсе «Разведочный анализ данных»Сертификатов выдано 1
Отзывы о курсе «Разведочный анализ данных»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Разведочный анализ данных»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Разведочный анализ данных»Количество уроков 20
Тесты в курсе «Разведочный анализ данных»Количество квизов 210
Задачи с кодом в курсе «Разведочный анализ данных»Количество задач с кодом 5
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» 210 тестов Задачи в курсе «Разведочный анализ данных» 5 задач Последнее обновление курса «Разведочный анализ данных» обн. 16 мая 2026

1. О курсе и вводная подготовка

1 урок
Закрытый
1.1 Что такое EDA ↗
1
1
-
0

2. Математическая и техническая база

2 урока
Закрытый
2.1 Тест по математике (минимум необходимый) ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.2 Тест по Python ↗
1
1
-
0

3. Основы работы с данными

4 урока
Закрытый
3.1 Типы данных, измерения и структура датасета ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.2 Pandas: ключевые операции ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.3 Polars: быстрый анализ больших данных ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.4 Подведение итогов модуля ↗
1
1
-
0

4. Проверка качества данных

3 урока
Закрытый
4.1 Работа с пропусками — полный набор техник ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.2 Дубликаты, ошибки и “грязные” данные ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.3 Домашнее задание ↗
1
1
-
0

5. Визуализация данных

5 уроков
Закрытый
5.1 Matplotlib/Seaborn: базовые графики ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.2 Plotly: интерактивные графики ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.3 Pairplot, jointplot, тепловые карты ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.4 Ошибки визуализации ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.5 Домашнее задание ↗
1
0
-
0

6. Глубокий анализ признаков

5 уроков
Закрытый
6.1 Анализ числовых признаков ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.2 Анализ категориальных признаков ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.3 Взаимосвязь категориальных и числовых признаков ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.4 Выявление выбросов и аномалий ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.5 Домашнее задание ↗
1
1
-
0