Информативная и хорошо организованная. могла бы извлечь пользу из более разнообразных примеров в последующих модулях.
Исследовательский анализ данных на Python: анализ новых наборов данных
Узнайте, как уверенно открывать, очищать и извлекать первоначальные выводы из любого незнакомого набора данных с помощью современных библиотек Python и структурированных аналитических рабочих процессов.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Столкновение с совершенно новым набором данных может быть невероятно, если вы не знаете, с чего начать поиск шаблонов. Этот текстовый курс научит вас систематически подходить, проверять и понимать любой набор данных с нуля с помощью Python.
Вы освоите основные навыки, которые используют профессиональные аналитики данных для проверки качества данных и обнаружения скрытых взаимосвязей. Вы научитесь анализировать данные, чтобы найти связи между ними, выявлять аномалии и подготавливать данные для более глубокого моделирования.
Что вы узнаете:
- Понять основополагающие принципы исследовательского анализа данных и как структурировать свой первоначальный запрос.
- Очистить и предварительной обработки необработанных данных путем обработки отсутствующих значений, дубликатов, и неправильные типы данных.
- Примените современные методы Pandas и изучите высокопроизводительные альтернативы, такие как Polars, для эффективного манипулирования данными.
- Анализировать числовые и категориальные распределения с использованием описательной статистики и корреляционных матриц.
- Написать надежный, читаемый код анализа данных с использованием современных методов Python, включая основные подсказки типов.
- Выявление аномалий и отклонений, которые могут исказить результаты анализа или модели машинного обучения.
Вы начнете с изучения основной терминологии и философии исследования данных, а затем перейдете к поэтапным письменным объяснениям и упражнениям на основе кода. Материал логически ведет вас от первоначальной загрузки файла до продвинутого анализа многомерных отношений.
Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, исследователей и новичков, которые имеют базовое понимание синтаксиса Python и хотят развить практические навыки обработки данных. Не требуется продвинутая математика или предыдущий опыт работы с данными.
Начните читать сегодня, чтобы построить структурированный, профессиональный рабочий процесс для анализа любого набора данных, с которым вы сталкиваетесь.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 30 мин практического материала
Отзывы (18)
Полезное введение. Объяснения были в целом ясны, но несколько концепций требовали дополнительного копания.
Какой отличный опыт обучения! Поток информации был отличным, а практические упражнения были ключевыми. Очень доволен этим.
Этот курс превзошёл мои ожидания! Примеры были на месте и действительно помогли закрепить обучение. Определенно стоит времени.
Структура была логичной, но мне хотелось бы, чтобы было больше практической практики, помимо основных примеров.
Поистине отличный опыт обучения. Поток был логичным, а примеры были супер полезными.
Не могла бы попросить лучшего опыта обучения. Структура течет идеально, и примеры были невероятно актуальны. Рекомендую!
Фантастический опыт обучения. Темп был идеальным, и примеры действительно прояснили вещи. Определенно стоит времени.
Нашел его полезным для обновления. Не уверен, что это будет лучшей отправной точкой для полного новичка, тбх.
Фантастический курс. Использованные примеры были на месте и действительно помогли закрепить концепции. Мое понимание значительно улучшилось.
Довольно хорошее введение. Примеры были полезны, но я хотел бы, чтобы было немного больше практического материала.
Это хороший курс, если у вас есть некоторые предварительные знания. Для абсолютного новичка некоторые понятия могут быть немного сложными. Структура логична, хотя.
Хмм, я не уверен, что это идеально для начинающих. Некоторые концепции были заглажены, и примеры не всегда были ясны.
Нашел его полезным. Поток был логичным, и иллюстративные примеры помогли закрепить идеи. Могло бы использовать немного больше глубины.
Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.
Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.
Хорошее введение. Структура была в основном ясна, но мне хотелось бы, чтобы было несколько более реальных примеров.
Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.
Студенты также прошли
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Python для данных: Первые шаги для новичка
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Python для анализа данных: Основа для смены карьеры
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Python и SQL для анализа данных: от CSV к дашбордам
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Основы науки о данных с Python (Издание на хинди)
Сертификат
Практика
299 ₽
→
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. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 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