Курс на Stepik
Обложка курса «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science» на Stepik
Бесплатно

Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Автор курса Руслан Сенаторов t.me/RuslanSenatorov, Преподаватель и Президент IT-организации(CEO) github.com/SENATOROVAI | Бесплатный курс по математике(статистика на pandas) для data science,Машинное обучение, с нуля. Материалы курса основаны на открытых лекциях по "Анализ данных на Python(Pandas) с Нуля". Этот курс предназначен для новичков, которые хотят научиться обрабатывать и анализировать данные с помощью Python и библиотеки Pandas. от загрузки и очистки до визуализации и базовой статистики.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science»Учеников на курсе 2 226
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science»Отзывов получено 4
Рейтинг курса «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science»Количество уроков 20
Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science»Количество квизов 7
Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science»Время прохождения курса
Обновления курса «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science»Обновления курса
Дата публикации курса «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science»Последнее обновление
Сложность easy
5.000
из 5
4 отзыва
★★★★★
4
★★★★
0
★★★
0
★★
0
0
Anonymous 1124500741
Anonymous 1124500741
1 месяц назад

**Что вы узнали на этом курсе? Что было для вас новым?** На курсе я систематизировала свои знания по Python для анализа данных и лучше поняла возможности Pandas для обработки и исследования данных. Особенно полезными для меня были разделы, связанные с EDA, а также практические примеры применения статистических методов и комбинаторики в задачах анализа данных. Некоторые подходы к исследованию данных и визуализации были для меня новыми. **Что вам понравилось?** Больше всего понравился стиль преподавания Руслана. Материал объясняется последовательно и в формате живого диалога со студентом. Часто возникало ощущение, что преподаватель отвечает на вопросы еще до того, как они появляются. Также понравилось, что курс не ограничивается программированием и показывает связь анализа данных с математикой и статистикой. Математика плюс Python - у Руслана это получается действительно вкусно. **Были ли слабые стороны? Как можно улучшить курс?** Существенных слабых сторон я не заметила. Возможно, было бы интересно добавить еще несколько больших практических проектов на реальных наборах данных, где можно пройти весь путь от получения данных до итоговых выводов и визуализации результатов. **Какие требования у вас были к курсу и почему вы выбрали именно его?** Мне был нужен курс, который не просто показывает синтаксис Python и библиотек, а объясняет логику анализа данных и причины выбора тех или иных методов. Также для меня было важно, чтобы преподаватель уделял внимание математической составляющей анализа данных. Я выбрала этот курс именно потому, что он сочетает программирование, математику и практическую работу с данными в понятной и доступной форме.