• Урок 1. 00:07:54
    1.1 Введение
  • Урок 2. 00:01:35
    2.1 Введение и основные понятия
  • Урок 3. 00:20:39
    2.2 Данные, их хранилища и базы
  • Урок 4. 00:05:56
    2.3 Инструменты для работы с базами данных
  • Урок 5. 00:14:29
    2.4 Неструктурированные данные и инструменты работы с ними
  • Урок 6. 00:06:03
    2.5 Дашборды
  • Урок 7. 00:40:13
    3.1 Простейшие формулы
  • Урок 8. 00:19:19
    3.2 Основные функции
  • Урок 9. 00:30:37
    4.1 Способы ввода функций. Мастер функций, функция ВПР
  • Урок 10. 00:10:41
    4.2 Функция ВПР с интервальным просмотром
  • Урок 11. 00:07:41
    4.3 Функция ГПР
  • Урок 12. 00:07:16
    4.4 Функция ЕСЛИ
  • Урок 13. 00:17:36
    4.5 Текстовые формулы
  • Урок 14. 00:15:47
    5.1 Вложенные формулы
  • Урок 15. 00:13:16
    5.2 Комбинация нескольких условий. Функция И
  • Урок 16. 00:05:22
    5.3 Комбинация нескольких условий. Функция ИЛИ
  • Урок 17. 00:16:49
    5.4 Функции СЧЁТЕСЛИ, СУММЕСЛИ
  • Урок 18. 00:24:22
    5.5 Функции СЧЁТСЛИМН, СУММЕСЛИМН
  • Урок 19. 00:17:19
    6.1 Функции ИНДЕКС, ПОИСКПОЗ
  • Урок 20. 00:17:56
    6.2 Ошибки в формулах, обработка
  • Урок 21. 00:10:05
    6.3 Инструмент Проверка данных
  • Урок 22. 00:15:12
    6.4 Именованные диапазоны
  • Урок 23. 00:07:51
    7.1 Фильтр и сортировка по цвету
  • Урок 24. 00:15:44
    7.2 Условное форматирование
  • Урок 25. 00:09:24
    7.3 Графики и диаграммы в Excel
  • Урок 26. 00:23:43
    7.4 Макеты и стили диаграмм
  • Урок 27. 00:15:05
    8.1 Создание, преобразование, фильтрация
  • Урок 28. 00:11:40
    8.2 Фильтрация, форматирование, дополнительные поля
  • Урок 29. 00:07:18
    8.3 Проценты, вычисляемые поля
  • Урок 30. 00:08:04
    8.4 Срезы, сводные диаграммы
  • Урок 31. 00:03:04
    9.1 Причины выбора Anaconda для Python
  • Урок 32. 00:03:41
    9.2 Установка окружения для Windows
  • Урок 33. 00:02:34
    9.3 Установка окружения для Mac
  • Урок 34. 00:04:18
    9.4 Jupyter Notebook - интерфейс
  • Урок 35. 00:11:10
    9.5 Jupyter Notebook - ячейки и разметка текста
  • Урок 36. 00:10:11
    9.6 Jupyter Notebook - формулы, изображения, работа в меню
  • Урок 37. 00:05:10
    9.7 Python - базовые вычисления
  • Урок 38. 00:07:16
    9.8 Python - операции с числами. Часть 1
  • Урок 39. 00:10:28
    9.9 Python - операции с числами. Часть 2
  • Урок 40. 00:11:43
    9.10 Переменные в Python - создание и изменение
  • Урок 41. 00:06:39
    9.11 Переменные в Python - типы значений и переменных
  • Урок 42. 00:09:01
    9.12 Переменные в Python - преобразование типов. Часть 1
  • Урок 43. 00:09:06
    9.13 Переменные в Python - преобразование типов. Часть 2
  • Урок 44. 00:14:08
    10.1 Установка PyCharm на Windows
  • Урок 45. 00:06:33
    10.2 Установка PyCharm на Mac OS
  • Урок 46. 00:06:27
    10.3 Установка PyCharm на Linux
  • Урок 47. 00:05:30
    10.4 Проекты в PyCharm
  • Урок 48. 00:04:15
    10.5 Оптимизация PyCharm
  • Урок 49. 00:16:18
    11.1 Базовые структуры данных
  • Урок 50. 00:17:25
    11.2 Строки
  • Урок 51. 00:09:32
    11.3 Индексация строк
  • Урок 52. 00:25:59
    11.4 Переменные
  • Урок 53. 00:12:33
    11.5 Динамическая типизация
  • Урок 54. 00:07:50
    11.6 Организация программ
  • Урок 55. 00:06:37
    11.7 Методы строк
  • Урок 56. 00:13:47
    11.8 Списки
  • Урок 57. 00:06:55
    11.9 Индексация и методы списка
  • Урок 58. 00:18:27
    11.10 Изменяемые и неизменяемые объекты
  • Урок 59. 00:02:06
    11.11 Кортежи
  • Урок 60. 00:14:08
    11.12 Словари
  • Урок 61. 00:06:41
    11.13 Множества
  • Урок 62. 00:03:26
    11.14 Подведение итогов
  • Урок 63. 00:09:07
    12.1 Поток выполнения программы
  • Урок 64. 00:05:07
    12.2 Как интерпретатор показывает переменные
  • Урок 65. 00:17:52
    12.3 Условный оператор
  • Урок 66. 00:07:51
    12.4 Как работает оператор if
  • Урок 67. 00:20:32
    12.5 Стиль кода. Часть 1
  • Урок 68. 00:15:48
    12.6 Стиль кода. Часть 2
  • Урок 69. 00:24:23
    12.7 Цикл while
  • Урок 70. 00:14:38
    12.8 Цикл for
  • Урок 71. 00:04:26
    12.9 Элементы списка
  • Урок 72. 00:21:00
    12.10 Полезные функции в цикле
  • Урок 73. 00:04:13
    12.11 Функции в Python
  • Урок 74. 00:03:55
    12.12 Функция с параметром
  • Урок 75. 00:10:01
    12.13 Функция return
  • Урок 76. 00:04:02
    12.14 Документирование функции
  • Урок 77. 00:12:55
    12.15 Динамическая типизация
  • Урок 78. 00:22:57
    13.1 Пространство имен
  • Урок 79. 00:12:24
    13.2 Способы вызова функции по умолчанию
  • Урок 80. 00:10:12
    13.3 Распаковка параметров
  • Урок 81. 00:14:08
    13.4 Параметры вызова функции по умолчанию
  • Урок 82. 00:19:34
    13.5 Произвольное число параметров
  • Урок 83. 00:13:16
    13.6 Рекурсия
  • Урок 84. 00:07:42
    13.7 Html DOM
  • Урок 85. 00:19:38
    13.8 Встроенные функции. Часть 1
  • Урок 86. 00:22:49
    13.9 Встроенные функции. Часть 2
  • Урок 87. 00:03:17
    14.1 Знакомство с задачей, понятие «конверсии»
  • Урок 88. 00:02:42
    14.2 ClickStream и воронка
  • Урок 89. 00:02:58
    14.3 Эволюция воронки со временем
  • Урок 90. 00:04:44
    14.4 Эволюция воронки со временем. Разбор практики
  • Урок 91. 00:02:30
    14.5 Детализация воронки до типа устройства
  • Урок 92. 00:01:35
    14.6 Заключение и выводы
  • Урок 93. 00:19:11
    15.1 Понятие объекта и его класса
  • Урок 94. 00:12:06
    15.2 Атрибуты и методы объекта
  • Урок 95. 00:08:25
    15.3 Указатель на свой объект в методах
  • Урок 96. 00:23:39
    15.4 Специальные методы классов
  • Урок 97. 00:22:30
    15.5 Перегрузка операторов
  • Урок 98. 00:08:36
    15.6 Различие атрибутов класса и экземпляра
  • Урок 99. 00:12:42
    15.7 Пространство имен класса
  • Урок 100. 00:27:11
    15.8 Практика. Часть 1
  • Урок 101. 00:32:24
    15.9 Практика. Часть 2
  • Урок 102. 00:35:03
    15.10 Практика. Часть 3
  • Урок 103. 00:19:22
    15.11 Наследование классов
  • Урок 104. 00:05:34
    15.12 Доступ к свойствам родителя
  • Урок 105. 00:08:38
    15.13 Переопределение свойств и методов родителя
  • Урок 106. 00:12:05
    15.14 Метод Super
  • Урок 107. 00:15:08
    15.15 Множественное наследование
  • Урок 108. 00:08:29
    15.16 Что осталось ещё
  • Урок 109. 00:05:04
    15.17 Немного умных слов
  • Урок 110. 00:26:04
    15.18 Практика. Часть 1
  • Урок 111. 00:30:16
    15.19 Практика. Часть 2
  • Урок 112. 00:22:03
    15.20 Практика. Часть 3
  • Урок 113. 00:00:51
    16.1 Задачи урока
  • Урок 114. 00:05:13
    16.2 Понятие, виды стандартных ошибок
  • Урок 115. 00:34:04
    16.3 Обработка исключений
  • Урок 116. 00:06:37
    16.4 Исключения в контекстном менеджере
  • Урок 117. 00:12:24
    16.5 Создание исключений
  • Урок 118. 00:05:22
    16.6 Примеры работы с исключениями сторонних модулей
  • Урок 119. 00:07:57
    16.7 Класс Warning
  • Урок 120. 00:23:48
    16.8 Практика — исключения
  • Урок 121. 00:01:25
    16.9 Итоги модуля
  • Урок 122. 00:06:54
    17.1 Основные идеи NumPy
  • Урок 123. 00:11:04
    17.2 Ndarray - базовая концепция
  • Урок 124. 00:08:09
    17.3 Ndarray - операции
  • Урок 125. 00:12:31
    17.4 Базовые операции над массивами
  • Урок 126. 00:11:13
    17.5 Вычисления с массивами
  • Урок 127. 00:08:20
    17.6 Создание массивов
  • Урок 128. 00:15:44
    17.7 Условия и булевы массивы
  • Урок 129. 00:08:43
    18.1 Изменение размерности списков
  • Урок 130. 00:12:09
    18.2 Изменение списков
  • Урок 131. 00:16:18
    18.3 Создание новых списков на основе старых
  • Урок 132. 00:11:12
    18.4 Дополнительные концепции NumPy
  • Урок 133. 00:14:18
    18.5 Структурированные списки
  • Урок 134. 00:09:34
    18.6 Чтение-запись списков
  • Урок 135. 00:06:43
    19.1 Основные структуры
  • Урок 136. 00:06:44
    19.2 Индексы и метод .iloc
  • Урок 137. 00:07:15
    19.3 Индексы и метод .loc
  • Урок 138. 00:11:01
    19.4 Характеристики датафрейма pandas
  • Урок 139. 00:08:20
    19.5 Операции над датафреймами. Часть 1
  • Урок 140. 00:11:42
    19.6 Операции над датафреймами. Часть 2
  • Урок 141. 00:12:26
    20.1 Применение функций и метод .apply ( )
  • Урок 142. 00:07:40
    20.2 Группировка и агрегирование
  • Урок 143. 00:05:30
    20.3 Сортировка и упорядочение
  • Урок 144. 00:07:38
    20.4 Работа с NaN-ами
  • Урок 145. 00:06:38
    20.5 Иерархическое индексирование. Часть 1
  • Урок 146. 00:07:43
    20.6 Иерархическое индексирование. Часть 2
  • Урок 147. 00:06:12
    21.1 Что такое данные и какие они бывают
  • Урок 148. 00:09:03
    21.2 Чтение файлов в формате csv
  • Урок 149. 00:08:17
    21.3 Запись файлов в формате csv
  • Урок 150. 00:09:04
    21.4 Форматирование дат
  • Урок 151. 00:09:55
    21.5 Чтение и запись файлов в формате XLSX
  • Урок 152. 00:01:51
    22.1 SQL. Введение
  • Урок 153. 00:05:50
    22.2 Структура БД, запрос DESCRIBE
  • Урок 154. 00:09:59
    22.3 Выбор и фильтрация данных, запрос SELECT
  • Урок 155. 00:10:46
    22.4 Функции и выражения, агрегация данных
  • Урок 156. 00:07:33
    22.5 Отношения и соединение таблиц - JOIN
  • Урок 157. 00:03:46
    22.6 Группировка
  • Урок 158. 00:05:14
    22.7 Модификация данных
  • Урок 159. 00:03:03
    22.8 Подзапросы
  • Урок 160. 00:08:26
    22.9 Объявление и изменение структуры данных
  • Урок 161. 00:00:46
    22.10 Домашняя работа
  • Урок 162. 00:04:38
    23.1 JSON
  • Урок 163. 00:03:57
    23.2 Pickle — сериализация объектов
  • Урок 164. 00:12:18
    23.3 Работа с данными формата HDF5
  • Урок 165. 00:05:57
    23.4 Работа с базой данных SQLite3
  • Урок 166. 00:06:05
    23.5 Работа с базой данных PostgreSQL
  • Урок 167. 00:02:47
    23.6 Работа с базой данных из pandas
  • Урок 168. 00:08:47
    23.7 Работа с базой данных MongoDB. Часть 1
  • Урок 169. 00:06:10
    23.8 Работа с базой данных MongoDB. Часть 2
  • Урок 170. 00:01:51
    23.9 Домашняя работа
  • Урок 171. 00:01:46
    24.1 Введение
  • Урок 172. 00:03:54
    24.2 Стандартные приёмы работы с текстом
  • Урок 173. 00:16:58
    24.3 Регулярные выражения python
  • Урок 174. 00:10:21
    24.4 Статистики текста
  • Урок 175. 00:03:57
    24.5 Домашняя работа
  • Урок 176. 00:03:00
    25.1 Интро
  • Урок 177. 00:05:48
    25.2 Распределение вероятности
  • Урок 178. 00:03:41
    25.3 Оценки распределения случайной величины
  • Урок 179. 00:05:20
    25.4 Практика
  • Урок 180. 00:03:18
    25.5 Где чаще всего ошибаются аналитики
  • Урок 181. 00:02:44
    25.6 Практика
  • Урок 182. 00:04:54
    25.7 Корреляционный анализ
  • Урок 183. 00:04:32
    25.8 Практика
  • Урок 184. 00:02:10
    25.9 Доверительные интервалы
  • Урок 185. 00:06:14
    25.10 Практика
  • Урок 186. 00:03:33
    25.11 Аномалии в данных
  • Урок 187. 00:05:29
    25.12 Практика
  • Урок 188. 00:00:44
    25.13 Вместо заключения
  • Урок 189. 00:01:57
    26.1 Зачем нужна статистика и какие проблемы она позволяет решать людям
  • Урок 190. 00:09:25
    26.2 Манипуляция средними и сила авторитета
  • Урок 191. 00:03:43
    26.3 Ширина временного интервала и сила масштаба
  • Урок 192. 00:08:27
    26.4 Единица анализа и “Яблоки и апельсины”
  • Урок 193. 00:13:42
    26.5 Ошибка восприятия и корреляция и причинно-следственная связь
  • Урок 194. 00:13:51
    27.1 Введение
  • Урок 195. 00:10:27
    27.2 Технология Hive, кратко об Impala
  • Урок 196. 00:06:40
    27.3 Другие инструменты
  • Урок 197. 00:34:51
    28.1 Google Analytics
  • Урок 198. 00:24:21
    28.2 Яндекс.Метрика
  • Урок 199. 00:05:40
    29.1 Введение
  • Урок 200. 00:07:35
    29.2 Интерфейс Power Query и загрузка первых данных из файла
  • Урок 201. 00:09:04
    29.3 Загрузка файлов CSV и их особенности
  • Урок 202. 00:08:01
    29.4 Загрузка многочисленных файлов из папки
  • Урок 203. 00:10:52
    30.1 Соединение таблиц. Модель Звезда
  • Урок 204. 00:08:49
    30.2 Соединение таблиц. Модель Звезда
  • Урок 205. 00:08:50
    30.3 Подключение Google Sheets
Этот курс находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри Аналитик данных с нуля, а также все другие курсы, прямо сейчас!
Премиум