Your cart is empty.
Keep shoppingРуслан Сенаторов: Series.Dataframe.EDA.Анализ данных. Pandas
9 students
Руслан Сенаторов: Series.Dataframe.EDA.Анализ данных. Pandas
Освойте разведочный анализ данных, очистку, преобразование и визуализацию таблиц с помощью Python и Pandas. SenatorovAI
Last updated 6/2026
Russian
What you'll learn
- Загружать и исследовать данные с помощью Python и библиотеки Pandas.
- Выполнять основные этапы разведочного анализа данных — EDA.
- Очищать данные, обрабатывать пропуски, дубликаты и некорректные значения.
- Фильтровать, сортировать, группировать и объединять таблицы.
- Рассчитывать описательные статистики и находить закономерности в данных.
- Анализировать распределения, выбросы и взаимосвязи между признаками.
- Создавать информативные визуализации результатов анализа.
- Подготавливать данные для дальнейшего анализа и машинного обучения.
Explore related topics
Course content
2 sections • 8 lectures • 1h 27m total length
Requirements
- Базовые навыки работы с компьютером.
- Начальное знание Python будет полезно, но глубокая подготовка не требуется.
- Понимание основ статистики желательно, но не обязательно.
Description
Этот курс содержит использование искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект использовался при подготовке описания и изображения курса. Лекции, программный код и остальные учебные материалы созданы и проверены преподавателем.
Курс «Анализ данных. Python, Pandas и EDA» поможет вам освоить основные инструменты исследования и обработки данных на практике. Вы научитесь работать с табличными наборами данных, находить закономерности, выявлять проблемы с качеством информации и подготавливать данные для дальнейшего анализа или машинного обучения.
В начале курса вы познакомитесь с библиотекой Pandas и её основными структурами: Series и DataFrame. Вы научитесь загружать данные из файлов, изучать структуру таблиц, проверять типы переменных и рассчитывать описательные статистики. Вы также освоите выбор строк и столбцов, фильтрацию, сортировку, группировку и агрегацию данных.
Особое внимание уделяется очистке и подготовке данных. Вы узнаете, как находить и удалять дубликаты, обрабатывать пропущенные значения, преобразовывать типы данных и выявлять некорректные наблюдения. На практических примерах вы разберёте методы обнаружения выбросов и научитесь принимать обоснованные решения об их дальнейшей обработке.
В рамках разведочного анализа данных — EDA — вы будете исследовать распределения признаков, сравнивать группы и анализировать взаимосвязи между переменными. Визуализации помогут сделать результаты более понятными, увидеть скрытые тенденции и сформулировать содержательные выводы.
Курс построен вокруг практической работы с данными в Jupyter Notebook или Google Colab. Полученные навыки можно применять в аналитике, Data Science, маркетинге, финансах, исследованиях и других областях, где требуется работа с таблицами.
Курс подойдёт начинающим аналитикам, студентам, Python-разработчикам и специалистам, которые хотят принимать решения на основе данных. Предварительный опыт работы с Pandas не требуется. После завершения курса вы сможете самостоятельно проводить базовый EDA, очищать и преобразовывать данные, создавать визуализации и готовить аналитические выводы. SenatorovAI
Who this course is for:
- Курс предназначен для начинающих аналитиков данных, специалистов по Data Science, студентов и всех, кто хочет научиться исследовать данные с помощью Python и Pandas.
- Он будет полезен Python-разработчикам, маркетологам, экономистам, менеджерам и специалистам других направлений, которым необходимо обрабатывать таблицы, находить закономерности и принимать решения на основе данных.
- Курс также подойдёт кандидатам на позиции Junior Data Analyst и Junior Data Scientist, желающим получить практические навыки проведения EDA, дополнить портфолио и подготовиться к выполнению реальных аналитических задач.