Python для анализа данных
Начните свой путь в Data Science с изучения Python - самого популярного языка для анализа данных. Освойте ключевые библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn. Научитесь загружать, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные. Курс идеально подходит для начинающих.
Что вы получите:
- Доступ к материалам курса на 12 месяцев
- 40+ часов видеолекций
- 150+ практических упражнений
- Готовые шаблоны кода для работы
- Сертификат о завершении курса
О курсе
Python стал стандартом де-факто для анализа данных благодаря своей простоте и мощным библиотекам. Этот курс даст вам все необходимые навыки для работы с данными на Python.
Мы начнем с основ Python и постепенно перейдем к специализированным инструментам анализа данных. Вы научитесь использовать Pandas для работы с табличными данными, NumPy для численных вычислений, а также Matplotlib и Seaborn для создания информативных визуализаций.
Каждая тема курса включает практические задания на реальных наборах данных. К концу обучения вы будете уверенно работать с данными любого объема и сложности.
Программа курса
Недели 1-2: Основы Python
- Установка Python и настройка среды
- Типы данных и переменные
- Условия и циклы
- Функции и модули
- Работа с файлами
Недели 3-4: NumPy
- Массивы NumPy
- Индексация и срезы
- Математические операции
- Статистические функции
- Линейная алгебра
Недели 5-7: Pandas
- Series и DataFrame
- Чтение и запись данных
- Фильтрация и сортировка
- Группировка и агрегация
- Объединение датафреймов
- Обработка пропущенных значений
Недели 8-10: Визуализация
- Основы Matplotlib
- Различные типы графиков
- Настройка внешнего вида
- Seaborn для статистических визуализаций
- Финальные проекты
Ваш преподаватель
Анна Кузнецова - Python разработчик и Data Analyst с 7-летним опытом. Специализируется на анализе данных и машинном обучении.
Анна работала в стартапах и крупных технологических компаниях, где занималась разработкой систем анализа данных и построением аналитических моделей. Она является активным участником Python-сообщества и регулярно выступает на конференциях.
Как преподаватель, Анна отличается терпением и умением объяснять сложные технические концепции простым и доступным языком. Она уже помогла более 3000 студентов освоить Python для анализа данных.