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

Эра статистики: EDA-анализ для новичков ★ 0.000

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 98
Сертификаты, выданные на курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Эра статистики: EDA-анализ для новичков»Рейтинг курса 0.000
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» 2 ч. Последнее обновление курса «Эра статистики: EDA-анализ для новичков» обн. 6 июня 2026

1. Введение и структура курса

2 урока
Закрытый
1.1 О курсе ↗
65
65
1м 23с
0
Закрытый
1.2 Как проходить курс и что необходимо для этого ↗
27
27
2м 38с
0

2. Базовый Python для аналитика

7 уроков
Закрытый
2.1 Введение в Python и переменные ↗
28
11
15м 40с
0
Закрытый
2.2 Типы данных в Python ↗
15
6
12м 30с
0
Закрытый
2.3 Условные операторы в Python ↗
10
2
92м 28с
0
Закрытый
2.4 Списки и кортежи (list и tuple) + множества (set) ↗
9
3
-
0
Закрытый
2.5 Словари (dict) ↗
7
2
-
0
Закрытый
2.6 Циклы (for и while) ↗
8
3
-
0
Закрытый
2.7 Функции (def, lambda) ↗
8
2
-
0

3. Методология PPDAC: Начало

6 уроков
Закрытый
3.1 Что такое PPDAC? ↗
13
4
7м 25с
0
Закрытый
3.2 Problem: как правильно формулировать проблему ↗
6
4
-
0
Закрытый
3.3 Plan: как строить план исследования ↗
4
3
-
0
Закрытый
3.4 Data: как понять, какие данные вообще нужны ↗
4
2
-
0
Закрытый
3.5 Analysis: Основы статистики для анализа данных ↗
2
1
-
0
Закрытый
3.6 Conclusions: почему выводы это просто не пересказ графиков ↗
2
2
-
0

4. Методология PPDAC: Введение в EDA-анализ

7 уроков
Закрытый
4.1 Что такое Exploratory Data Analysis? ↗
4
2
-
0
Закрытый
4.2 Знакомство с Google Colab и данными о недвижимости ↗
3
2
-
0
Закрытый
4.3 Очистка данных в python (Pandas) ↗
4
2
-
0
Закрытый
4.4 Анализ отдельных признаков ↗
2
2
-
0
Закрытый
4.5 Анализ взаимосвязей ↗
2
2
-
0
Закрытый
4.6 Выявление аномалий ↗
2
2
-
0
Закрытый
4.7 Формирование гипотез и выводов по данным ↗
2
2
-
0

5. Использование DeepSeek и ChatGPT в аналитике

1 урок
Закрытый
5.1 Как использовать ИИ в анализе данных ↗
2
1
-
0

6. Выпускной проект: EDA-анализ по методологии PPDAC

1 урок
Закрытый
6.1 Проект: EDA-анализ недвижимости в Санкт-Петербурге ↗
4
3
-
0