Курс «Python для анализа данных» поможет вам освоить один из самых востребованных навыков в современном IT — работу с данными. Вы научитесь использовать Python и ключевые инструменты анализа, чтобы собирать, очищать, визуализировать и интерпретировать информацию. Курс подходит как новичкам, так и специалистам смежных сфер, которые хотят перейти в дата‑аналитику или повысить свою квалификацию.
Для кого подходит курс
Новичкам, желающим освоить анализ данных с нуля.
Аналитикам Excel/BI, которые хотят перейти на Python.
Маркетологам, экономистам, продуктологам и всем, кто работает с данными.
Студентам технических и экономических направлений.
Тем, кто планирует карьеру в сфере Data Science или Data Analytics.
Чему вы научитесь
Работать с данными на Python: загрузка, очистка, подготовка датасетов.
Использовать библиотеки Pandas и NumPy для табличных и численных вычислений.
Проводить EDA — разведочный анализ данных.
Строить визуализации с помощью Matplotlib и Seaborn.
Применять базовые методы статистики для анализа данных.
Создавать и тестировать простые модели машинного обучения.
Готовить проекты для портфолио аналитика.
Программа курса
Модуль 1. Основы Python
Синтаксис языка.
Типы данных, функции и циклы.
Работа с файлами и структурами данных.
Модуль 2. Pandas и NumPy
DataFrame и Series.
Агрегации, фильтрации и преобразования.
Работа с пропусками и типами данных.
Модуль 3. Разведочный анализ данных (EDA)
Очистка и подготовка данных.
Поиск закономерностей и аномалий.
Статистический анализ.
Модуль 4. Визуализация данных
Построение графиков в Matplotlib.
Аналитичные визуализации в Seaborn.
Правильное оформление диаграмм.
Модуль 5. Основы машинного обучения
Модели классификации и регрессии.
Оценка качества моделей.
Подготовка данных для ML.
Итоговый проект
В финальной работе вы проведёте полный анализ реального датасета: от загрузки данных до построения визуализаций и создания простой модели машинного обучения. Проект станет частью вашего портфолио и поможет уверенно чувствовать себя на собеседованиях на позицию дата‑аналитика.
Преимущества курса
Обучение анализу данных на Python с нуля.
Практика на реальных задачах и датасетах.
Пошаговые инструкции и детальные разборы.
Понятная подача для новичков.
Структура, подходящая для подготовки к профессии аналитика.
Команда Яндекс.Практикума — союз разработчиков, методистов и преподавателей. Нас объединяет идея сблизить науку и жизнь, научить тому, что действительно нужно. Неважно, какая у вас подготовка, и чем вы занимались прежде. Среди цифровых профессий наверняка есть ваша. Мы помогаем понять, а вы научитесь.
Почему не хватает файлов datasets в материалах курса? Невозможно выполнять задания, приходится использовать другие файлы и додумывать условия задачи. Добавьте все .csv файлы (orders_shop_items.csv, например)
CourseHunter Team sershbob
Здравствуйте. На каждом видео есть надпись, "складчик". В этом и есть корень проблемы. К сожалению криворукие не добавили этих файлов.