Яндекс.Практикум - Курс «Python для анализа данных»
Артикул: 15436 В наличии
Автор курса: Яндекс.Практикум
Просмотров: 0
Категория: Программирование
Дата выхода: 2025
Продажник от автора: Перейти на продажник
Вид доступа: Облако Mail
Особенности: ⚠️ С водяными знаками
Наша цена: 159 RUB (Лучшая цена! Нашли дешевле? Напишите нам, снизим цену)
5 б
📩Чтобы получить курс — оформите заказ. После оплаты ссылка приходит автоматически, регистрация не обязательна.
🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.
✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.
✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
- Цена в разы ниже чем у автора
- Автовыдача. Моментальная доставка на эл. почту
- Лучшая цена на рынке. Сделаем цену ниже если нашли дешевле
- Можно смотреть онлайн или скачать себе
- 100℅ гарантия получения курса
- Доступ на данный товар предоставлятся на Облако Mail
- Курс «Python для анализа данных» от Яндекс.Практикума — это программа для тех, кто хочет освоить работу с данными на Python и получить практические навыки, востребованные в аналитике, Data Science, продуктовой работе, маркетинге, экономике и других сферах, где важно уметь собирать, очищать, анализировать и визуализировать информацию.
- о Python для анализа данных;
- о загрузке, очистке и подготовке датасетов;
- о работе с библиотеками Pandas и NumPy;
- о разведочном анализе данных;
- о визуализации через Matplotlib и Seaborn;
- о базовой статистике для аналитики;
- об основах машинного обучения;
- о подготовке проекта для портфолио дата-аналитика.
- дать базу Python для анализа данных;
- научить работать с реальными датасетами;
- показать полный цикл аналитической задачи;
- помочь освоить популярные библиотеки;
- сформировать навыки визуализации и статистического анализа;
- подготовить основу для развития в Data Analytics и Data Science.
- новичкам, которые хотят освоить анализ данных с нуля;
- аналитикам Excel и BI, которые хотят перейти на Python;
- маркетологам, экономистам и продуктологам;
- специалистам, которые регулярно работают с данными;
- студентам технических и экономических направлений;
- тем, кто планирует карьеру в Data Analytics;
- тем, кто хочет заложить базу для Data Science.
- работать с данными на Python;
- загружать и очищать датасеты;
- подготавливать данные к анализу;
- использовать Pandas и NumPy;
- проводить разведочный анализ данных;
- строить визуализации;
- применять базовые методы статистики;
- создавать и тестировать простые ML-модели;
- готовить проекты для портфолио аналитика.
- синтаксис языка;
- типы данных;
- функции;
- циклы;
- условные конструкции;
- работа с файлами;
- структуры данных.
- DataFrame и Series;
- табличные данные;
- численные вычисления;
- агрегации;
- фильтрации;
- преобразования данных;
- работа с пропусками;
- изменение и проверка типов данных.
- загрузка данных из файлов;
- проверка структуры датасета;
- поиск пропущенных значений;
- исправление ошибок в данных;
- подготовка признаков;
- объединение и преобразование таблиц;
- формирование аналитических выборок.
- очистка и подготовка данных;
- поиск закономерностей;
- поиск аномалий;
- статистический анализ;
- проверка гипотез на базовом уровне;
- формирование аналитических выводов.
- первичный обзор данных;
- анализ структуры и качества датасета;
- поиск связей между признаками;
- выявление выбросов и ошибок;
- подготовка данных к визуализации и моделированию;
- формирование вопросов для дальнейшего анализа.
- построение графиков в Matplotlib;
- создание аналитичных визуализаций в Seaborn;
- оформление диаграмм;
- выбор подходящего типа графика;
- визуальное сравнение групп;
- представление выводов через графики.
- линейные графики;
- столбчатые диаграммы;
- гистограммы;
- диаграммы рассеяния;
- тепловые карты;
- визуализация распределений и зависимостей.
- модели классификации;
- модели регрессии;
- подготовка данных для ML;
- обучение простых моделей;
- оценка качества моделей;
- интерпретация результатов.
- подготовка данных к моделированию;
- создание простых моделей;
- обучение алгоритмов;
- проверка качества;
- сравнение результатов;
- первые шаги в машинном обучении.
- анализ реального датасета;
- загрузка и подготовка данных;
- очистка и проверка качества;
- разведочный анализ;
- построение визуализаций;
- создание простой модели машинного обучения;
- оформление результата для портфолио.
- Python — язык программирования для анализа данных;
- Pandas — работа с табличными данными;
- NumPy — численные вычисления;
- Matplotlib — построение графиков;
- Seaborn — аналитические визуализации;
- Scikit-learn — базовые алгоритмы машинного обучения.
- обучение анализу данных на Python с нуля;
- практика на реальных задачах и датасетах;
- пошаговые инструкции;
- детальные разборы;
- понятная подача для новичков;
- структура, подходящая для подготовки к профессии аналитика;
- проект для портфолио.
- работа с таблицами и датасетами;
- очистка и подготовка данных;
- разведочный анализ;
- визуализация результатов;
- базовая статистика;
- простое машинное обучение;
- оформление аналитических выводов;
- подготовка проекта для портфолио.
- освоить Python для анализа данных;
- перейти от Excel к более гибким инструментам;
- научиться работать с реальными датасетами;
- разобраться в Pandas и NumPy;
- строить графики и визуализации;
- понять основы EDA и статистики;
- сделать первый проект для портфолио;
- подготовиться к развитию в Data Analytics или Data Science.
- понимание основ Python и анализа данных;
- умение работать с большими объёмами информации;
- навыки очистки и подготовки датасетов;
- умение строить визуализации;
- знание базовой статистики;
- понимание основ машинного обучения;
- готовый проект для портфолио аналитика;
- база для дальнейшего развития в Data Science или аналитике.
«Курс Python для анализа данных» — это программа для тех, кто хочет освоить современный аналитический стек и научиться использовать Python для реальных задач. Вы получите базу программирования, работу с библиотеками, навыки визуализации, EDA, статистики, простого машинного обучения и итоговый проект, который поможет увереннее двигаться в сторону профессии аналитика данных.
Курс помогает пройти путь от основ Python до полноценного анализа датасетов, разведочного анализа данных, построения графиков, применения базовой статистики и создания простых моделей машинного обучения. Программа подойдёт новичкам, аналитикам Excel и BI, студентам, специалистам смежных направлений и всем, кто хочет уверенно работать с данными и подготовить проект для портфолио.
О чём этот курс:
Главная цель курса:
Для кого подходит курс:
Чему вы научитесь:
Программа:
Модуль 1. Основы Python:
Модуль 2. Pandas и NumPy:
Работа с данными на Python:
Модуль 3. Разведочный анализ данных:
EDA в аналитике:
Модуль 4. Визуализация данных:
Matplotlib и Seaborn:
Модуль 5. Основы машинного обучения:
Scikit-learn:
Итоговый проект:
Какие инструменты вы освоите:
Преимущества курса:
Какие навыки вы получите:
Курс будет полезен, если вы хотите:
СКАЧАТЬ
Вы находитесь на странице товара «Яндекс.Практикум - Курс «Python для анализа данных»», это материал 2025 года, который, мы надеемся, принесет вам пользу. Данный курс расположен на платформе «Облако Mail». В нашем магазине курсы доступны по самым выгодным ценам. Вы можете перейти на оригинальный продажник, после чего принять решение о покупке. Вы получаете этот курс, купив в нашем магазине MANY-COURSES.NET, с огромной скидкой, всего 159 рублей. Обучающий курс входит в рубрику «Программирование», вы можете поискать другие сливы курсов в этой рубрике. В нашем магазине Вы найдёте ещё много курсов от автора «Яндекс.Практикум», достаточно ввести в поиск имя автора.
- Добавьте товар «Яндекс.Практикум - Курс «Python для анализа данных»» в корзину или нажмите «Купить», чтобы быстро перейти к странице оформления заказа. В корзину можно добавить сразу несколько курсов.
- Выберите удобную платежную систему и нажмите кнопку «Перейти к оплате».
- После оплаты на указанную почту вы получите ссылки на материалы. Если в момент покупки вы были авторизованы на сайте, ссылки также будут выведены на странице данного товара.
Подробнее о том, как получить курс, можно почитать здесь.
- Каждый инфопродукт, представленный в нашем магазине, приобретается совместно, поэтому цена значительно ниже, чем у автора. Для самостоятельного прохождения доступна полная запись курса со всеми дополнительными материалами, но без обратной связи от автора.
- ⚠️ В данном материале присутствуют водяные знаки.