Your cart is empty.
Keep shoppingРуслан Сенаторов:Temperature EDA.Python Pandas. Data Science
9 students
Руслан Сенаторов:Temperature EDA.Python Pandas. Data Science
анализ температурных данных: Python, Pandas, временные ряды, визуализация и поиск сезонных закономерностей. SenatorovAI
Last updated 6/2026
Russian
What you'll learn
- Загружать и исследовать данные о температуре с помощью Python и Pandas.
- Выполнять основные этапы разведочного анализа данных — EDA.
- Очищать данные, обрабатывать пропуски, дубликаты и некорректные значения.
- Работать с датами, временем и временными рядами в Pandas.
- Рассчитывать описательные статистики и агрегировать данные по периодам.
- Анализировать сезонность, температурные тренды и аномальные значения.
- Сравнивать температуру по дням, месяцам, сезонам и другим категориям.
- Создавать графики и формулировать выводы на основе результатов анализа.
- Подготавливать данные для дальнейшего применения в Data Science и машинном обучении.
Explore related topics
Course content
2 sections • 11 lectures • 1h 35m total length
Requirements
- Базовые знания Python будут полезны, но глубокая подготовка не требуется.
- Начальное понимание таблиц, переменных и типов данных.
- Знание основ статистики желательно, но не обязательно.
Description
Курс «Temperature EDA. Python, Pandas и Data Science» посвящён практическому разведочному анализу температурных данных. На примере реального набора данных вы пройдёте основные этапы аналитического проекта: от загрузки и первичного знакомства с таблицей до визуализации результатов, выявления сезонных закономерностей и формулирования обоснованных выводов.
В процессе обучения вы познакомитесь с возможностями библиотеки Pandas и научитесь работать со структурами Series и DataFrame. Вы сможете проверять размер и структуру набора данных, анализировать типы переменных, рассчитывать описательные статистики, фильтровать записи, сортировать значения, группировать наблюдения и выполнять необходимые преобразования.
Особое внимание уделяется качеству данных. Вы научитесь находить пропущенные значения, дубликаты, выбросы и потенциально ошибочные наблюдения. Курс покажет, как оценивать влияние проблемных значений на результаты анализа и выбирать подходящий способ обработки данных.
Работа с датами и временем занимает важное место в программе. Вы освоите преобразование дат, выделение года, месяца, сезона и других временных признаков. Это позволит сравнивать температурные показатели за разные периоды, рассчитывать агрегированные значения, исследовать динамику температуры и находить повторяющиеся сезонные изменения.
С помощью графиков вы проанализируете распределение температур, временные тренды, экстремальные значения и различия между периодами. Вы научитесь выбирать подходящий вид визуализации, интерпретировать полученные результаты и превращать числовые показатели в понятные аналитические выводы.
Курс подойдёт начинающим аналитикам данных, студентам, исследователям и специалистам по Data Science. Он также будет полезен тем, кто хочет освоить Pandas и анализ временных данных на содержательном практическом примере. После завершения курса вы сможете самостоятельно проводить базовый EDA, исследовать временные ряды, обнаруживать сезонность и аномалии, создавать визуализации и подготавливать данные для дальнейшего анализа или машинного обучения. SenatorovAI
Who this course is for:
- Курс предназначен для начинающих аналитиков данных, специалистов по Data Science, студентов и всех, кто хочет освоить разведочный анализ на примере реального набора температурных данных.
- Он будет полезен кандидатам на позиции Junior Data Analyst и Junior Data Scientist, желающим развить практические навыки работы с Python, Pandas, датами, временными рядами и визуализацией данных.
- Курс также подойдёт исследователям, экологам, метеорологам, Python-разработчикам и специалистам других направлений, которым необходимо анализировать изменения показателей во времени, выявлять сезонность, находить аномалии и формулировать выводы на основе данных.