Описание [Яндекс.Практикум] Курс «Python для анализа данных» (2025):
Курс «Python для анализа данных» от Яндекс.Практикума — это программа, которая поможет освоить Python для анализа данных и получить практические навыки, востребованные в аналитике, Data Science, продуктовой работе, маркетинге, экономике и других сферах. Участники научатся собирать, очищать, анализировать и визуализировать данные.
Курс «Python для анализа данных» предназначен для тех, кто хочет освоить современные инструменты аналитики и научиться применять Python для решения реальных задач. Программа включает изучение основ программирования, работу с популярными библиотеками, навыки визуализации данных, разведочного анализа, базовой статистики и простого машинного обучения. В конце курса участники создадут проект, который поможет им лучше понять профессию аналитика данных.
Курс позволяет пройти путь от базовых знаний Python до полноценного анализа данных, включая разведочный анализ, построение графиков, применение статистики и создание простых моделей машинного обучения. Программа подойдёт как новичкам, так и специалистам, работающим с данными, студентам технических и экономических направлений, а также тем, кто хочет подготовиться к карьере в Data Analytics.
Основные темы курса:
- Работа с данными на Python.
- Загрузка и очистка датасетов.
- Подготовка данных к анализу.
- Использование библиотек Pandas и NumPy.
- Разведочный анализ данных.
- Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn.
- Основы базовой статистики.
- Простое машинное обучение.
- Подготовка проектов для портфолио.
Цель курса:
- Дать базовые знания Python для анализа данных.
- Научить работать с реальными датасетами.
- Показать полный цикл аналитической задачи.
- Освоить популярные библиотеки для анализа данных.
- Сформировать навыки визуализации и статистического анализа.
- Подготовить основу для развития в области Data Analytics и Data Science.
Курс подойдёт:
- Новичкам, которые хотят освоить анализ данных.
- Аналитикам Excel и BI, желающим перейти на Python.
- Маркетологам, экономистам и специалистам по продуктовой аналитике.
- Тем, кто регулярно работает с данными.
- Студентам технических и экономических специальностей.
- Тем, кто планирует карьеру в аналитике данных.
- Тем, кто хочет заложить основы для работы в Data Science.
Чему вы научитесь:
- Работать с данными на Python.
- Загружать и очищать датасеты.
- Подготавливать данные к анализу.
- Использовать библиотеки Pandas и NumPy.
- Проводить разведочный анализ данных.
- Строить визуализации с помощью Matplotlib и Seaborn.
- Применять базовую статистику.
- Создавать и тестировать простые модели машинного обучения.
- Готовить проекты для портфолио.
Программа курса:
Модуль 1. Основы Python
В этом модуле вы освоите базовые конструкции языка: синтаксис, типы данных, функции, циклы, условные конструкции, работу с файлами и структуры данных. Вы научитесь писать простые программы и подготовитесь к работе с библиотеками для анализа данных.
Модуль 2. Pandas и NumPy
Pandas и NumPy — ключевые инструменты для работы с данными на Python. В этом модуле вы изучите DataFrame и Series, научитесь работать с табличными данными, выполнять численные вычисления, агрегации, фильтрации и преобразования данных. Вы узнаете, как работать с пропусками и изменять типы данных.
Модуль 3. Работа с данными
В этом модуле вы научитесь загружать данные из файлов, проверять структуру датасета, искать пропущенные значения, исправлять ошибки и подготавливать признаки. Вы узнаете, как объединять и преобразовывать таблицы, а также формировать аналитические выборки.
Модуль 4. Разведочный анализ данных (EDA)
EDA помогает понять структуру и качество данных, выявить закономерности и аномалии, проверить гипотезы и сделать первые выводы. В этом модуле вы научитесь очищать и подготавливать данные, искать связи между признаками, выявлять выбросы и ошибки.
Модуль 5. Визуализация данных
Визуализация помогает увидеть закономерности, которые сложно заметить в таблицах. В этом модуле вы научитесь строить графики в Matplotlib, создавать аналитические визуализации в Seaborn, оформлять диаграммы и выбирать подходящий тип графика.
Модуль 6. Основы машинного обучения
Этот модуль поможет вам познакомиться с базовыми подходами машинного обучения. Вы научитесь создавать модели классификации и регрессии, готовить данные для машинного обучения, обучать простые модели и оценивать их качество.
Модуль 7. Итоговый проект
В финальной работе вы проведёте полный цикл анализа данных: от получения датасета до построения визуализаций и создания простой модели машинного обучения. Итоговый проект можно использовать для демонстрации навыков при подготовке к собеседованиям на позицию аналитика данных.
Какие инструменты вы освоите:
- Python — язык программирования для анализа данных.
- Pandas — работа с табличными данными.
- NumPy — численные вычисления.
- Matplotlib — построение графиков.
- Seaborn — аналитические визуализации.
- Scikit-learn — базовые алгоритмы машинного обучения.
- Обучение анализу данных на Python для начинающих.
- Практические задания на реальных данных.
- Пошаговые инструкции и детальные разборы.
- Понятная подача материала.
- Структура курса, подходящая для подготовки к профессии аналитика.
- Проект для портфолио.
- Работа с таблицами и датасетами.
- Очистка и подготовка данных.
- Разведочный анализ данных.
- Визуализация результатов.
- Базовая статистика.
- Простое машинное обучение.
- Оформление аналитических выводов.
- Подготовка проекта для портфолио.
Результат прохождения курса:
- Понимание основ Python и анализа данных.
- Умение работать с большими объёмами информации.
- Навыки очистки и подготовки данных.
- Умение строить визуализации.
- Знание базовой статистики.
- Понимание основ машинного обучения.
- Готовый проект для портфолио.
- База для дальнейшего развития в области Data Science или аналитики.
Подробнее:
Скрытое содержимое. Вам нужно войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Чтобы просмотреть содержимое, вам необходимо Войти в систему или Зарегистрироваться.
