Основы анализа данных с Python и Pandas

Узнайте, как очистить, преобразовать и проанализировать наборы данных с помощью современного программирования на Python и библиотеки Pandas.

4.7 (30) ⏱ 1 ч 54 мин 📚 4 уроков 🎧 Аудиоверсия

О курсе

В мире, движимом информацией, способность извлекать значимые выводы из необработанных данных является критическим навыком для любого современного профессионала. Этот текстовый курс предоставляет четкий путь для любого, кто хочет войти в область науки данных, овладев отраслевыми стандартными инструментами, используемыми для манипулирования данными. Вы приобретете уверенность в работе с большими наборами данных, выполнении сложных расчетов и подготовке данных для отчетности или дальнейшего анализа. К концу этой программы вы сможете преобразовывать беспорядочную необработанную информацию в структурированные, практические выводы с использованием профессиональных рабочих процессов. Что вы узнаете: - Понимание основного синтаксиса Python, включая современные подсказки типов и структуры данных - Настроить профессиональную локальную среду с использованием Jupyter Lab и современного управления пакетами - Создание и манипулирование сериями и DataFrames для эффективного хранения и поиска данных - Импорт данных из различных источников, включая CSV-файлы, Excel-таблиц и баз данных SQL - Применять методы очистки данных для обработки отсутствующих значений и непоследовательного форматирования - Выполнять сложные операции с данными, такие как фильтрация, группировка и слияние сложных наборов данных - Практику современных стандартов кодирования, чтобы обеспечить ваш анализ читабельным и поддерживаемым Курс начинается с основных терминов и основных понятий Python, а затем переходит к практическому манипулированию данными с помощью письменных объяснений и упражнений на основе кода. Вы пройдете от простых переменных до сложных преобразований данных логическим, пошаговым способом. Этот курс разработан специально для начинающих, у которых нет предыдущего опыта программирования или науки о данных. Начните свое путешествие в мир анализа данных сегодня.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ 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 54 мин практического материала

Отзывы

Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.

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