Чему вы научитесь
- Устанавливать и запускать Jupyter Notebook
- Работать с ячейками кода и Markdown
- Импортировать библиотеки и обрабатывать данные в pandas
- Строить графики в Matplotlib и Seaborn
- Пользоваться магическими командами, профилировать и отлаживать код
- Подключать расширения и использовать JupyterLab
О курсе
Этот бесплатный курс — компактное руководство по Jupyter Notebook для тех, кто только начинает путь в Python‑разработке или анализе данных. Материал разбит на 6 модулей по 3 коротких урока, чтобы вы могли проходить темы блоками и сразу практиковаться в прилагаемых ноутбуках.
Сначала вы установите Jupyter, разберётесь с интерфейсом и Markdown. Далее научитесь подключать библиотеки, загружать данные и создавать наглядные графики. В заключительных модулях познакомитесь с магическими командами, профилировщиком, отладчиком и популярными расширениями, а также увидите, как перейти на JupyterLab.
Курс не требует продвинутого опыта — достаточно базовых знаний Python. Каждую тему можно освоить за 15‑20 минут, а полный проход займёт около трёх часов чистого времени.
А если вы планируете расти в сфере DS/ML/AI рекомендуем подписаться на наш канал Data Trends
Для кого этот курс
Начальные требования
Базовое понимание Python: переменные, циклы, функции
Компьютер с Windows, macOS или Linux и доступ в интернет
Желательно — установленный Python ≥ 3.8 (показаны шаги установки Anaconda, так что опыт не критичен)
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Как проходит обучение
-
6 модулей × 3 урока: короткие текстовые шаги с кодом и скриншотами
-
Теория чередуется с несложными тестами
Программа курса
Что вы получаете
- Умение уверенно работать в Jupyter Notebook и JupyterLab
- Навыки загрузки данных, быстрой визуализации и профилирования кода
- Чек‑листы горячих клавиш, примеры магических команд и настройки расширений