Курс на Stepik
Обложка курса «Эра статистики: EDA-анализ для новичков» на Stepik
Бесплатно

Эра статистики: EDA-анализ для новичков 1.000

Открыть на
STEPIK.ORG

«Главная ошибка новичков — начинать с данных и инструментов, а не с задачи!» — эту мысль хорошо отражает подход знаменитого новозеландского статистика Chris Wild. Наш курс по прикладному EDA учит мыслить как аналитик через проверенную временем методику PPDAC (Problem–Plan–Data–Analysis–Conclusions). Вы научитесь формулировать вопросы, планировать анализ и делать уверенные выводы, используя Python как мощный инструмент.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Учеников на курсе 128
Сертификаты, выданные на курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Рейтинг курса 1.000
Уроки в курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Количество уроков 24
Тесты в курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Количество квизов 158
Задачи с кодом в курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Количество задач с кодом 46
Время прохождения курса «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Время прохождения курса
Обновления курса «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Обновления курса
Дата публикации курса «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков» 6 разделов Уроки в курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков» 24 урока Тесты в курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков» 158 тестов Задачи в курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков» 46 задач Время прохождения курса «Эра статистики: EDA-анализ для новичков» 6 ч. Последнее обновление курса «Эра статистики: EDA-анализ для новичков» обн. 27 июня 2026

Введение и структура курса

2 урока
1. О курсе
2. Как проходить курс и что необходимо для этого

Базовый Python для аналитика

7 уроков
1. Введение в Python и переменные
2. Типы данных в Python
3. Условные операторы в Python
4. Списки и кортежи (list и tuple) + множества (set)
5. Словари (dict)
6. Циклы (for и while)
7. Функции (def, lambda)

Методология PPDAC: Начало

6 уроков
1. Что такое PPDAC?
2. Problem: как правильно формулировать проблему
3. Plan: как строить план исследования
4. Data: как понять, какие данные вообще нужны
5. Analysis: Основы статистики для анализа данных
6. Conclusions: почему выводы это просто не пересказ графиков

Методология PPDAC: Введение в EDA-анализ

7 уроков
1. Что такое Exploratory Data Analysis?
2. Знакомство с Google Colab и данными о недвижимости
3. Очистка данных в python (Pandas)
4. Анализ отдельных признаков
5. Анализ взаимосвязей
6. Выявление аномалий
7. Формирование гипотез и выводов по данным

Использование DeepSeek и ChatGPT в аналитике

1 урок
1. Как использовать ИИ в анализе данных

Выпускной проект: EDA-анализ по методологии PPDAC

1 урок
1. Проект: EDA-анализ недвижимости в Санкт-Петербурге