Numpy

Pandas

Jupyter notebook

Визуализация данных

Python для анализа данных

Навык работы с большими данными для повышения квалификации и решения сложных инженерных и аналитических задач

Начать обучение

Входит в подписку (более 50 навыков)

Артем Архипов

наставник

Программа обучения

1. Основы Python

145 упражнений

104 квиза

Основы Python

Синтаксис языка

Циклы, условия, функции

Списки

Настройка окружения

Python Настройка окружения

Что такое Python, Установка Python, Зависимости, Виртуальное окружение6 Lock-файл, Глобальная установка пакетов, Точка входа, Линтинг

Основы командной строки

Операционные системы Командная строка, Файловая структура, Работа с файлами, Потоки, Пайплайн, Переменные окружения, Пользователи и группы, Sudo, Права доступа, Пакетный менеджер, Выполнение программ

Введение в Git

Знакомство в Git, Интеграция с GitHub, Анализ сделанных изменений, Анализ истории изменений, Работа с коммитами, Индекс, Работа с историей коммитов, Игнорирование файлов, Stash Открытые проекты

Основы программирования

Арифметические операции, Строки, Переменные, Именование, Типы данных, Функции, Свойства и методы, Логические операторы, Условные конструкции, Циклы, Модули

Списки

Синтаксис списков, Обработка списков в циклах, Ссылки, Вложенные списки, Теория множеств, Сортировка, Стек, Big O

Словари

Синтаксис словарей, Изменение данных, Множества, Методы словарей и множеств, Хеш-таблицы

2. Обработка данных

21 упражнение

15 квизов

Основы работы в Numpy

Операции с массивами Numpy

Векторизованные вычисления

Основы работы в Pandas

Обработка данных в Pandas

Интреграция данных в Pandas

Numpy

Основы Numpy. Numpy-массивы. Векторизированные вычсиления.

Pandas

Табличные данные. Выборка данных. Операции с несколькими таблицами.

Интеграция данных

Работа с внешними источниками данных. Экспорт данных.

3. Визуализация данных

17 упражнений

21 квиз

Подготовка инструментов аналитика

Основы работы с Jupyter Notebook

Продвинутое использование Jupyter Notebook

Основы визуализации данных

Продвинутая визуализация

Интерактивные отчеты

Jupyter Notebook

Интерактивные ноутбуки

Визуализация

Визуализация с использованием библиотек matplotlib, seaborn, plotly

Отчеты

Подготовка интерактивных отчетов, финализация анализа данных

Проекты

Дашборд конверсий

Создадите Jupyter Notebook, который позволит собрать и проанализовать данные. После анализа, построете получите отчет с визуализацией результатов. В проекте вы отработаете навыки работы с библиотеками для анализа данных: numpy и pandas. Освоите среду разработки Jupyter. Создадите графики и диаграммы с использованием библиотек Matplotlib и Seaborn. Наконец, примените Python для автоматизации процесса. Все эти навыки позволяют аналитику эффективно делать расчеты и презентовать поученные выводы.

Как проходит обучение

Просто и наглядно

Теория в удобном текстовом формате — легко читать даже с телефона. Живые примеры помогают понять, как всё работает. Материал выстроен так, чтобы вы двигались шаг за шагом, не упуская важных деталей

Проверяем и закрепляем знания

Учитесь на реальных задачах

Ваш AI наставник

Подписка от 2 400 ₽/мес

Этот навык уже входит в подписку. Оформи доступ и открывай все навыки сразу (50+)

Подписаться →