webformyself
Webformyself - универсальная русскоязычная площадка, которая делает годные курсы по нескольким направлениям, от фреймворков и верстки до SEO...
Продолжительность
32 ч 19 мин
Категория
PythonКоличество уроков
102 Видео
Дата добавления
26 мар. 2021 г., 15:33
Язык
Русский
Дата обновления
29 апр. 2026 г., 09:43
Курс «Обработка и анализ данных на Python» — это практическое обучение работе с современными инструментами анализа данных, основанное на реальных примерах, пошаговых демонстрациях и разборе типичных задач аналитика. Материал подходит как начинающим, так и тем, кто хочет углубить навыки владения Python и библиотекой Pandas.
Что включает в себя курс
Программа курса выстроена логично и последовательно: от настройки окружения до обработки больших массивов данных и визуализации. Каждая часть сопровождается примерами, позволяющими быстро освоить ключевые методы и техники анализа.
Подготовка рабочего окружения
В первой части слушатели узнают, как настроить удобное окружение для работы с Python и библиотекой Pandas.
- Установка Python и необходимых библиотек
- Создание виртуального окружения
- Альтернативный вариант — установка Anaconda
- Настройка инструментов для комфортной разработки
Изучение структуры данных Series
Во второй части начинается знакомство с функциональностью Pandas через работу с объектом Series.
- Создание и модификация Series
- Индексация и выборка данных
- Применение встроенных методов и функций
- Обработка пропусков и преобразование значений
Освоение DataFrame — ключевой структуры Pandas
Третья часть посвящена объекту DataFrame — основному инструменту аналитика данных.
- Чтение и запись файлов различных форматов
- Фильтрация, сортировка, группировка данных
- Объединение и слияние таблиц
- Работа с большими датасетами
- Предварительная очистка и подготовка данных
Практический блок и визуализация данных
Заключительная часть полностью практическая и помогает применить полученные знания на реальных примерах.
- Обработка данных объёмом в сотни тысяч и миллионы строк
- Оптимизация работы с большими таблицами
- Построение визуализаций с помощью библиотеки Matplotlib
- Создание информативных графиков и диаграмм
Кому подойдёт этот курс
Обучение рассчитано на тех, кто хочет научиться уверенно пользоваться Python для анализа данных, включая:
- Начинающих аналитиков
- Студентов технических специальностей
- Разработчиков, желающих освоить Pandas
- Всех, кто работает с данными и хочет автоматизировать рутинные процессы
Результаты обучения
После прохождения курса вы сможете:
- Уверенно работать с Python и Pandas
- Анализировать и преобразовывать данные любой сложности
- Создавать отчёты, визуализации и графики
- Работать с крупными датасетами и оптимизировать вычисления
Курс станет отличной основой для дальнейшего развития в области анализа данных, машинного обучения и Data Science.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
- Урок 1. 00:15:49Введение. Установка Python
- Урок 2. 00:13:42Установка виртуального окружения
- Урок 3. 00:12:31Установка дистрибутива Anaconda
- Урок 4. 00:29:37Язык разметки Markdown
- Урок 5. 00:18:13Горячие клавиши в Jupyter Notebook
- Урок 6. 00:24:16Волшебные команды Jupyter Notebook
- Урок 7. 00:17:55Series. Constructor
- Урок 8. 00:26:33Series. Работа со значениями
- Урок 9. 00:17:14Фильтрация данных Series
- Урок 10. 00:16:06Атрибуты и методы Series. Часть 1
- Урок 11. 00:14:48Атрибуты и методы Series. Часть 2
- Урок 12. 00:09:44Домашнее задание
- Урок 13. 00:15:21DataFrame. Constructor
- Урок 14. 00:22:18DataFrame. Чтение данных
- Урок 15. 00:17:25Получение информации о DataFrame
- Урок 16. 00:26:20Опции и настройки DataFrame
- Урок 17. 00:18:22Атрибуты loc и iloc
- Урок 18. 00:09:02Домашнее задание
- Урок 19. 00:20:38Добавление и удаление колонок
- Урок 20. 00:15:02Переименование колонок
- Урок 21. 00:20:54Работа с NaN
- Урок 22. 00:24:54Работа с Excel. Запись в файлы
- Урок 23. 00:14:56Домашнее задание
- Урок 24. 00:33:55Методы для работы со строками
- Урок 25. 00:29:10Метод apply
- Урок 26. 00:21:52Группировка методом groupby
- Урок 27. 00:06:17Домашнее задание
- Урок 28. 00:33:59Группировка с фильтрацией
- Урок 29. 00:20:11Сортировка
- Урок 30. 00:12:20Объединение датафреймов. Метод concat
- Урок 31. 00:10:39Домашнее задание
- Урок 32. 00:32:19Сводные таблицы
- Урок 33. 00:09:31Домашнее задание - 1
- Урок 34. 00:16:17Домашнее задание - 2
- Урок 35. 00:36:55Объединение таблиц с merge и join
- Урок 36. 00:06:57Домашнее задание
- Урок 37. 00:30:54Типы данных в Pandas
- Урок 38. 00:39:35Тип данных Category
- Урок 39. 00:23:21Тип данных Datetime
- Урок 40. 00:09:02Библиотека Matplotlib. Часть 1
- Урок 41. 00:29:54Библиотека Matplotlib. Часть 2
- Урок 42. 00:13:02Задание 1-1. Чтение файлов в датафрейм
- Урок 43. 00:06:42Задание 1-2. Удаление пустых значений
- Урок 44. 00:10:29Задание 1-3. Конвертирование типов
- Урок 45. 00:04:55Задание 1-4. Добавляем колонку Total
- Урок 46. 00:07:18Задание 1-5. Добавляем колонку Month
- Урок 47. 00:30:23Задание 1-6. Определяем лучший месяц продаж
- Урок 48. 00:23:04Задание 1-7. Определяем лучшие часы продаж
- Урок 49. 00:08:03Задание 1-8. Определяем лучшие дни продаж
- Урок 50. 00:16:51Задание 1-9. Определяем город наибольших продаж
- Урок 51. 00:19:17Задание 2-1. Объединение файлов данных
- Урок 52. 00:24:29Задание 2-2. Получение всех имен по годам
- Урок 53. 00:09:51Задание 2-3. Определяем ТОП 10 имен
- Урок 54. 00:13:11Пакет Qgrid
- Урок 55. 00:09:11Введение
- Урок 56. 00:03:50Установка Python
- Урок 57. 00:15:23Установка редактора PyCharm
- Урок 58. 00:13:55Синтаксис Python
- Урок 59. 00:20:01Числа. Арифметические операторы
- Урок 60. 00:18:41Переменные
- Урок 61. 00:11:45Булев тип данных
- Урок 62. 00:17:38Строки
- Урок 63. 00:24:25Операции со строками
- Урок 64. 00:14:39Методы строк
- Урок 65. 00:19:48Форматирование строк
- Урок 66. 00:26:10Оператор IF
- Урок 67. 00:23:32Циклы for и while
- Урок 68. 00:23:44Списки
- Урок 69. 00:09:12Д/з. Вывод таблицы умножения
- Урок 70. 00:21:56Методы для работы со списками
- Урок 71. 00:16:56Изменяемые и неизменяемые объекты
- Урок 72. 00:04:48Домашнее задание
- Урок 73. 00:10:36Решение домашнего задания
- Урок 74. 00:26:10Кортежи
- Урок 75. 00:16:51Решение домашнего задания
- Урок 76. 00:24:39Множества
- Урок 77. 00:24:12Словари
- Урок 78. 00:09:42Методы словаря
- Урок 79. 00:10:17Игра Угадай число
- Урок 80. 00:22:01Пользовательские функции. Часть 1
- Урок 81. 00:22:58Пользовательские функции. Часть 2
- Урок 82. 00:34:38Пользовательские функции. Часть 3
- Урок 83. 00:09:37Решение домашнего задания
- Урок 84. 00:33:02Модули в Python
- Урок 85. 00:37:21Модуль datetime
- Урок 86. 00:22:34Решение домашнего задания
- Урок 87. 00:24:44Работа с файлами
- Урок 88. 00:25:23Парсинг
- Урок 89. 00:24:48Ошибки и исключения
- Урок 90. 00:17:36Основы ООП. Класс и объект
- Урок 91. 00:10:48Конструктор класса
- Урок 92. 00:23:50Инкапсуляция
- Урок 93. 00:18:44Класс парсинга
- Урок 94. 00:12:56Наследование
- Урок 95. 00:15:24Полиморфизм
- Урок 96. 00:18:53Декораторы
- Урок 97. 00:09:58Lambda-функции
- Урок 98. 00:40:15Регулярные выражения
- Урок 99. 00:19:52Модуль sqlite. Часть 1
- Урок 100. 00:15:03Модуль sqlite. Часть 2
- Урок 101. 00:18:15Модуль sqlite. Часть 3
- Урок 102. 00:30:39Модуль zipfile
Автор - webformyself
Комментарии
alegkoninфальшивый курс(
Nick Knock alegkoninПривет. Объясни плиз что с ним не так? :)