Программирование [Яндекс.Практикум] Курс «Python для анализа данных»

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Яндекс.Практикум​

Название: Курс «Python для анализа данных»​

Продолжительность: 4 ч 24 мин 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.

СКАЧАТЬ: