Python для Data Science
Начните свою карьеру в Data Science с изучения Python - самого популярного языка программирования для анализа данных. Этот курс создан специально для начинающих и не требует предварительного опыта программирования.
Вы изучите основы языка Python, научитесь работать с данными, создавать визуализации и применять статистические методы для анализа. Курс включает множество практических заданий и проектов на основе реальных данных.
Что вы изучите:
- Основы программирования на Python
- Работа с библиотекой Pandas
- NumPy для численных вычислений
- Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn
- Статистический анализ данных
- Чтение и запись различных форматов данных
- Очистка и подготовка данных
- Работа с Jupyter Notebook
О курсе
Python для Data Science - это идеальный стартовый курс для всех, кто хочет войти в область анализа данных и машинного обучения. Курс разработан с нуля и не требует предварительных знаний программирования.
Вы начнете с основ Python и постепенно перейдете к более сложным темам, таким как анализ данных, визуализация и статистика. Каждый модуль включает практические задания, которые помогут закрепить полученные знания.
К концу курса вы будете уверенно работать с данными в Python, создавать информативные визуализации и проводить базовый статистический анализ. Это прочный фундамент для дальнейшего изучения машинного обучения и искусственного интеллекта.
Программа курса
Модуль 1: Введение в Python
Основы синтаксиса, переменные, типы данных, операторы
Модуль 2: Структуры данных
Списки, кортежи, словари, множества, работа с коллекциями
Модуль 3: NumPy
Массивы, векторизация, математические операции
Модуль 4: Pandas
DataFrame, Series, операции с данными, группировка, агрегация
Модуль 5: Визуализация данных
Matplotlib, Seaborn, создание графиков и диаграмм
Модуль 6: Статистический анализ
Описательная статистика, корреляция, статистические тесты
Модуль 7: Финальный проект
Комплексный анализ реального датасета
Преподаватель
Дмитрий Соколов - Data Scientist с 8-летним опытом работы в анализе данных. Работал в Amazon и Meta, где занимался анализом больших данных и построением моделей машинного обучения.
Опытный преподаватель, который обучил более 15,000 студентов основам Python и Data Science. Известен своей способностью объяснять сложные концепции простым и понятным языком.