udemy
Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.
Python от А до Я ™: Python для Data Science с реальными упражнениями!
Python A-Z™: Python For Data Science With Real Exercises!
★5 (всего оценок - 19)
Продолжительность
11 ч 6 мин
Категория
PythonКоличество уроков
69 Видео
Дата добавления
1 мар. 2020 г., 11:33
Язык
Английский
Дата выхода
1 февр. 2020 г., 00:00
Дата обновления
29 апр. 2026 г., 06:48
Освойте Python с нуля до уровня уверенного аналитика данных и сразу применяйте полученные знания на практике. Этот курс поможет вам шаг за шагом перейти от базового синтаксиса к полноценным Data Science-проектам, включая работу с данными, статистику и визуализацию.
Что вы узнаете на этом курсе
Курс охватывает ключевые разделы Python и Data Science, которые нужны каждому начинающему аналитику и специалисту по данным.
Основы Python для анализа данных
- Базовый синтаксис и структуры данных
- Работа с циклами, условиями и функциями
- Создание собственных модулей и простых скриптов
Инструменты и библиотеки Data Science
- Pandas для обработки и очистки данных
- NumPy для вычислений
- Matplotlib и Seaborn для визуализаций
Статистический анализ
- Дескриптивная статистика
- Работа с распределениями
- Понимание и применение статистических тестов
Практическая направленность обучения
Каждый модуль курса включает реальные задачи и примеры из практики анализа данных. Мы движемся поступательно: каждая новая тема логично продолжает предыдущую, позволяя вам формировать глубокие и устойчивые знания.
Пошаговое погружение
- После каждого урока вы изучаете новую концепцию
- Сразу применяете знания на практике
- Закрепляете материал через самостоятельные задания
Реальные проекты и упражнения
- Обработка данных из разных источников
- Аналитические мини-проекты
- Полноценные кейсы, которые можно добавить в портфолио
Для кого подходит этот курс
Этот курс создан таким образом, что он одинаково подходит как новичкам, так и тем, кто уже знаком с базами программирования или аналитики данных.
Если вы начинающий
Вы сможете пройти путь от полного нуля до уровня уверенного пользователя Python, понимающего ключевые принципы анализа данных.
Если у вас уже есть опыт
Курс поможет систематизировать знания, углубить понимание Python и научиться применять инструменты Data Science в реальных задачах.
Почему этот курс эффективен
Обучение построено максимально практично, доступно и понятно, поэтому вам не нужен опыт программирования или глубокие знания статистики. Каждый шаг продуман так, чтобы вы ощущали прогресс и видели реальные результаты.
Основные преимущества
- Четкая структура и логичное объяснение
- Много практики и реальных кейсов
- Поддержка новичков на каждом этапе
- Урок 1.00:08:56Installing Python (Windows & MAC)
- Урок 2.00:02:07Updates on Udemy Reviews
- Урок 3.00:08:46Types of variables
- Урок 4.00:09:00Using Variables
- Урок 5.00:06:04Boolean Variables and Operators
- Урок 6.00:09:57The "While" Loop
- Урок 7.00:07:58The "For" Loop
- Урок 8.00:12:31The "If" statement
- Урок 9.00:02:42Code indentation in Python
- Урок 10.00:03:09Section recap
- Урок 11.00:12:53HOMEWORK: Law of Large Numbers
- Урок 12.00:03:16What is a List?
- Урок 13.00:08:44Let's create some lists
- Урок 14.00:06:30Using the [] brackets
- Урок 15.00:09:28Slicing
- Урок 16.00:06:18Tuples in Python
- Урок 17.00:05:38Functions in Python
- Урок 18.00:13:40Packages in Python
- Урок 19.00:07:09Numpy and Arrays in Python
- Урок 20.00:04:33Slicing Arrays
- Урок 21.00:03:07Section Recap
- Урок 22.00:10:12HOMEWORK: Financial Statement Analysis
- Урок 23.00:08:17Project Brief: Basketball Trends
- Урок 24.00:03:32Matrices
- Урок 25.00:16:51Building Your First Matrix
- Урок 26.00:14:21Dictionaries in Python
- Урок 27.00:08:35Matrix Operations
- Урок 28.00:11:05Your first visualization
- Урок 29.00:09:38Expanded Visualization
- Урок 30.00:11:10Creating Your First Function
- Урок 31.00:11:16Advanced Function Design
- Урок 32.00:11:18Basketball Insights
- Урок 33.00:04:08Section Recap
- Урок 34.00:08:44HOMEWORK: Basketball free throws
- Урок 35.00:08:27Importing data into Python
- Урок 36.00:10:52Exploring your dataset
- Урок 37.00:02:57Renaming Columns of a Dataframe
- Урок 38.00:16:32Subsetting dataframes in Pandas
- Урок 39.00:09:50Basic operations with a Data Frame
- Урок 40.00:18:53Filtering a Data Frame
- Урок 41.00:09:02Using .at() and .iat() (advanced tutorial)
- Урок 42.00:10:48Introduction to Seaborn
- Урок 43.00:10:06Visualizing With Seaborn: Part 1
- Урок 44.00:10:43Keyword Arguments in Python (advanced tutorial)
- Урок 45.00:04:32Section Recap
- Урок 46.00:06:58HOMEWORK: World Trends
- Урок 47.00:10:30What is a Category data type?
- Урок 48.00:07:39Working with JointPlots
- Урок 49.00:07:53Histograms
- Урок 50.00:18:30Stacked histograms in Python
- Урок 51.00:08:00Creating a KDE Plot
- Урок 52.00:14:06Working with Subplots()
- Урок 53.00:08:56Violinplots vs Boxplots
- Урок 54.00:12:29Creating a Facet Grid
- Урок 55.00:07:56Coordinates and Diagonals
- Урок 56.00:16:32BONUS: Building Dashboards in Python
- Урок 57.00:15:47BONUS: Styling Tips
- Урок 58.00:14:49BONUS: Finishing Touches
- Урок 59.00:05:39Section Recap
- Урок 60.00:07:58HOMEWORK: Movie Domestic % Gross
- Урок 61.00:08:58Homework Solution Section 2: Law Of Large Numbers
- Урок 62.00:10:31Homework Solution Section 3: Financial Statement Analysis (Part 1)
- Урок 63.00:13:40Homework Solution Section 3: Financial Statement Analysis (Part 2)
- Урок 64.00:17:24Homework Solution Section 4: Basketball Free Throws
- Урок 65.00:15:46Homework Solution Section 5: World Trends (Part 1)
- Урок 66.00:14:36Homework Solution Section 5: World Trends (Part 2)
- Урок 67.00:16:47Homework Solution Section 6: Movie Domestic % Gross (Part 1)
- Урок 68.00:08:20Homework Solution Section 6: Movie Domestic % Gross (Part 2)
- Урок 69.00:02:41THANK YOU bonus video
Автор - udemy
Комментарии