Описание
Количество уроков: 36 Видео
Язык: Русский
Вес архива: 1,33 ГБ
Курс «Python для анализа данных» поможет вам освоить один из самых востребованных навыков в современном IT — работу с данными. Вы научитесь использовать Python и ключевые инструменты анализа, чтобы собирать, очищать, визуализировать и интерпретировать информацию. Курс подходит как новичкам, так и специалистам смежных сфер, которые хотят перейти в дата‑аналитику или повысить свою квалификацию.
Для кого подходит курс
• Новичкам, желающим освоить анализ данных с нуля.
• Аналитикам Excel/BI, которые хотят перейти на Python.
• Маркетологам, экономистам, продуктологам и всем, кто работает с данными.
• Студентам технических и экономических направлений.
• Тем, кто планирует карьеру в сфере Data Science или Data Analytics.
Чему вы научитесь
• Работать с данными на Python: загрузка, очистка, подготовка датасетов.
• Использовать библиотеки Pandas и NumPy для табличных и численных вычислений.
• Проводить EDA — разведочный анализ данных.
• Строить визуализации с помощью Matplotlib и Seaborn.
• Применять базовые методы статистики для анализа данных.
• Создавать и тестировать простые модели машинного обучения.
• Готовить проекты для портфолио аналитика.
Программа курса
Модуль 1. Основы Python
• Синтаксис языка.
• Типы данных, функции и циклы.
• Работа с файлами и структурами данных.
Модуль 2. Pandas и NumPy
• DataFrame и Series.
• Агрегации, фильтрации и преобразования.
• Работа с пропусками и типами данных.
Модуль 3. Разведочный анализ данных (EDA)
• Очистка и подготовка данных.
• Поиск закономерностей и аномалий.
• Статистический анализ.
Модуль 4. Визуализация данных
• Построение графиков в Matplotlib.
• Аналитичные визуализации в Seaborn.
• Правильное оформление диаграмм.
Модуль 5. Основы машинного обучения
• Модели классификации и регрессии.
• Оценка качества моделей.
• Подготовка данных для ML.
Итоговый проект
В финальной работе вы проведёте полный анализ реального датасета: от загрузки данных до построения визуализаций и создания простой модели машинного обучения. Проект станет частью вашего портфолио и поможет уверенно чувствовать себя на собеседованиях на позицию дата‑аналитика.
Преимущества курса
• Обучение анализу данных на Python с нуля.
• Практика на реальных задачах и датасетах.
• Пошаговые инструкции и детальные разборы.
• Понятная подача для новичков.
• Структура, подходящая для подготовки к профессии аналитика.
Какие инструменты вы освоите
• Pandas — работа с табличными данными.
• NumPy — быстрые численные вычисления.
• Matplotlib и Seaborn — визуализация данных.
• Scikit-learn — базовые алгоритмы машинного обучения.
Результат прохождения курса
• Понимание основ анализа данных и Python.
• Умение работать с большими объёмами информации.
• Навыки визуализации, статистики и создания базовых ML‑моделей.
• Готовый проект для портфолио аналитика.
• База для дальнейшего развития в Data Science или аналитике.
Дмитрий С. –
Прошёл весь курс за четыре вечера, видео короткие и по делу. Синтаксис и циклы в первом модуле повторял после другого курса, а вот работа с пропусками и типами данных в Pandas была для меня новинкой. Проект для портфолио собрал на основе разведочного анализа по открытым данным.
Алексей К. –
Есть опыт в аналитике на SQL, брал курс ради визуализации и статистики. Matplotlib и Seaborn разобраны подробно, примеры кода рабочие. Раздел про машинное обучение показался сжатым, хотелось больше практики, но для базового понимания хватает. В целом материал структурирован и без воды.
Марина В. –
До курса работала только в Excel, Python казался чем-то из другой жизни. Модуль про Pandas и NumPy прошла дважды, но именно после него стало понятно, как фильтровать и агрегировать таблицы. EDA с очисткой данных оказался самым полезным — теперь не боюсь грязных датасетов.