Exploratory Data Analysis in Python: Analyzing New Datasets

Learn how to confidently open, clean, and extract initial insights from any unfamiliar dataset using modern Python libraries and structured analytical workflows.

4.4 (1,278) ⏱ 1 ч 18 мин 📚 11 уроков

О курсе

Facing a brand-new dataset can feel overwhelming when you do not know where to start looking for patterns. This text-based course teaches you how to systematically approach, audit, and understand any dataset from scratch using Python. You will transition from staring at raw rows of data to confidently extracting meaningful stories, identifying anomalies, and preparing data for deeper modeling. You will master the foundational habits that professional data analysts use to inspect data quality and uncover hidden relationships. What you'll learn: - Understand the foundational principles of exploratory data analysis and how to structure your initial inquiry. - Clean and preprocess raw data by handling missing values, duplicates, and incorrect data types. - Apply modern Pandas techniques and explore high-performance alternatives like Polars for efficient data manipulation. - Analyze numerical and categorical distributions using descriptive statistics and correlation matrices. - Write robust, readable data analysis code using modern Python practices, including basic type hints. - Identify outliers and anomalies that could skew your analytical results or machine learning models. You will begin by learning core terminology and the philosophy of data exploration before moving into step-by-step written explanations and code-based exercises. The material guides you logically from initial file loading to advanced multi-variable relationship analysis. This course is designed for aspiring data analysts, researchers, and beginners who have a basic grasp of Python syntax and want to develop practical data-wrangling skills. No advanced mathematics or prior data science experience is required. Start reading today to build a structured, professional workflow for analyzing any dataset you encounter.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч 18 мин практического материала

Отзывы (18)

Sophia Heyns ZA
★ 5 · 2026-04-24T11:02:53+00:00

Поистине отличный опыт обучения. Поток был логичным, а примеры были супер полезными.

Andrew Owusu GH Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2026-04-21T05:59:53+00:00

Это хороший курс, если у вас есть некоторые предварительные знания. Для абсолютного новичка некоторые понятия могут быть немного сложными. Структура логична, хотя.

Arturo Rivas PE Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2026-04-04T18:35:53+00:00

Не могла бы попросить лучшего опыта обучения. Структура течет идеально, и примеры были невероятно актуальны. Рекомендую!

Eduardo Barbosa BR Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2026-02-12T12:23:53+00:00

Хорошее введение. Структура была в основном ясна, но мне хотелось бы, чтобы было несколько более реальных примеров.

Peter Amponsah GH Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-12-07T05:11:53+00:00

Фантастический курс. Использованные примеры были на месте и действительно помогли закрепить концепции. Мое понимание значительно улучшилось.

Makeda Solomon ET
★ 3 · 2025-11-30T04:02:53+00:00

Нашел его полезным. Поток был логичным, и иллюстративные примеры помогли закрепить идеи. Могло бы использовать немного больше глубины.

Olamide Adeyemi NG Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-10-31T00:31:53+00:00

Какой отличный опыт обучения! Поток информации был отличным, а практические упражнения были ключевыми. Очень доволен этим.

Anna Kowalska PL
★ 4 · 2025-09-05T16:23:53+00:00

Полезное введение. Объяснения были в целом ясны, но несколько концепций требовали дополнительного копания.

Juana Morales PA
★ 3 · 2025-08-22T08:19:53+00:00

Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.

Alice Robert BE
★ 3 · 2025-07-31T04:57:53+00:00

Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.

Анна Козлова RU
★ 3 · 2025-05-30T05:06:53+00:00

Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.

Benjamin Taylor NZ Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-04-28T06:42:53+00:00

Структура была логичной, но мне хотелось бы, чтобы было больше практической практики, помимо основных примеров.

راضية بن عبد الرحمان TN Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-04-21T23:46:53+00:00

Нашел его полезным для обновления. Не уверен, что это будет лучшей отправной точкой для полного новичка, тбх.

Francisca Pereira BR
★ 4 · 2025-03-22T08:43:53+00:00

Этот курс превзошёл мои ожидания! Примеры были на месте и действительно помогли закрепить обучение. Определенно стоит времени.

Maria Vasileiou GR Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-03-03T08:57:53+00:00

Довольно хорошее введение. Примеры были полезны, но я хотел бы, чтобы было немного больше практического материала.

César Romero PA Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-02-15T13:05:53+00:00

Фантастический опыт обучения. Темп был идеальным, и примеры действительно прояснили вещи. Определенно стоит времени.

Alejandro Ramírez EC Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-02-10T20:54:53+00:00

Хмм, я не уверен, что это идеально для начинающих. Некоторые концепции были заглажены, и примеры не всегда были ясны.

Oka Pratama ID Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2024-12-14T15:54:53+00:00

Информативная и хорошо организованная. могла бы извлечь пользу из более разнообразных примеров в последующих модулях.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Основы науки о данных и анализа

Заложите прочную основу в области обработки данных, статистического анализа и машинного обучения, используя современные инструменты Python и стандартные рабочие процессы.
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

Практические структуры данных в Python

Научитесь организовывать, управлять и обрабатывать данные эффективно, используя основные типы данных Python, NumPy и pandas.
★ 4.9 (14)
$4.99$9.99

Структуры данных и основы анализа на Python

Учитесь организовывать и манипулировать информацией, используя встроенные структуры данных Python для выполнения фундаментального анализа данных.
★ 4.9 (26)
$4.99$9.99

Основы программирования для начинающих аналитиков данных

Заложите прочную основу в программировании и научитесь анализировать данные, используя современные методы Python, разработанные специально для абсолютных новичков.
★ 4.9 (2,891)
$4.99$9.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство