★ 3.0 (6) ⏱ 2 ч 30 мин 📚 25 уроков 🎧 Аудиоверсия

Обработка данных с Python Pandas для начинающих

Учитесь очищать, изменять форму и анализировать сложные наборы данных с помощью библиотеки Pandas, готовя себя к выполнению задач по анализу и обработке данных в реальном мире.

  • 💬 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

Исходные данные редко бывают чистыми или готовыми к немедленному анализу, что делает подготовку данных одной из самых важных частей любого технического проекта. Mastering Pandas позволяет быстро преобразовывать беспорядочные наборы данных в структурированные, практические выводы. Этот курс поможет вам начать писать свою первую строку кода Pandas и выполнять сложные агрегации и очистки данных. Вы приобретете уверенность в эффективной загрузке, проверке, очистке и манипулировании табличными данными, применяя современные методы кодирования, которые делают ваши сценарии анализа надежными и читаемыми. Что вы узнаете: - Понять основные структуры Pandas, включая Series и DataFrames, а также основную терминологию науки данных. - Очистить и подготовить беспорядочные наборы данных путем обработки отсутствующих значений, фильтрации дубликатов и исправления типов данных. - Выбор и индексирование конкретных данных с использованием методов определения местоположения на основе метки и целого числа. - Изменение формы и слияние нескольких наборов данных с использованием соединений, конкатенации и сводных таблиц. - агрегировать и обобщать данные с использованием группировочных операций для получения значимых статистических данных. - Применять современные методы Pandas, такие как цепочка методов и работа с эффективными типами данных со стрелками. Вы начнете с основных определений и основных структур данных, прежде чем перейти шаг за шагом через очистку данных и индексирование, а также продвинутые методы слияния. Каждая концепция объясняется четкими письменными объяснением и практическими примерами кода, которые вы можете прочитать и применить сразу же. Этот текстовый курс предназначен для начинающих, которые имеют базовые знания по программированию на Python и хотят погрузиться в анализ данных. Не требуется предыдущий опыт работы с данными или статистикой. Начните читать сегодня, чтобы построить прочную основу в современной обработки данных.

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.
  • 🎧 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 14 дней
    Без вопросов
  • ⚡ Кратко и по делу
    2 ч 30 мин практического материала

Отзывы (6)

Laura Neumann AT
★ 2 · 28 сентября 2026

Довольно разочаровывающе. Структура была повсюду, и примеры не помогли ничего прояснить. Не рекомендую.

Eliezer Friedman IL Подтверждённый учащийся
★ 3 · 22 сентября 2026

Здесь есть солидное содержание. Хотя пара модулей могла бы быть более подробной, общая ценность и применимость высоки. Хорошая работа!

زينب علي AE
★ 3 · 17 августа 2026

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

Elena Jiménez CO
★ 3 · 8 августа 2026

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

Сергей Петров RU Подтверждённый учащийся
★ 2 · 12 июля 2026

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

Kiss Judit HU Подтверждённый учащийся
★ 5 · 3 июня 2026

Хорошее введение. Я оценил четкие шаги, хотя некоторые из более поздних модулей могли бы использовать больше примеров.

Написать отзыв

☆☆☆☆☆
После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

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