О курсе
Кому будет полезен этот курс 👨💻:
- аналитикам;
- дата-сайентистам;
- дата-инженерам;
- разработчикам Big Data;
- начинающим специалистам в области анализа данных.
Сегодня Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных, а умение работать с библиотекой Pandas — необходимый навык для аналитиков и дата-сайентистов. Особенность Pandas в том, что библиотека позволяет обрабатывать данные в привычном для нас структурированном виде — таблицах.
На курсе вы научитесь работать с Pandas: с помощью библиотеки подключитесь к разным источникам, сделаете предобработку данных и проанализируете их.
3 важных особенности курса 👇:
- Простота
Подача материала доступна и последовательна — это позволит вам шаг за шагом формировать необходимую базу знаний.
- Практика
Большое внимание уделяется практике — чтобы вы не только решили задачи курса, но и смогли применить знания в будущем, на реальных проектах.
- Поддержка
Не стесняйтесь задавать вопросы в комментариях, мне важно, чтобы весь материал был усвоен. На комментарии я отвечаю в течение дня.
Завершив курс, вы сможете 👨🎓:
- считывать данные из Excel и csv;
- создавать и изменять структуры данных Pandas;
- фильтровать, сортировать и группировать данные;
- объединять несколько таблиц по общему ключу или путем конкатенации;
- создавать новые фичи на основании существующих;
- работать с датами;
- строить сводные таблицы;
- визуализировать данные и пр.
Условия получения сертификата 🥇:
Курс состоит из 48 задач. Для получения сертификата нужно решить 45 задач, при решении всех задач вас ждет сертификат с отличием.
Курс входит в специализацию «Аналитик данных».
Для кого этот курс
Курс подойдет тем, кто уже знаком с базовым синтаксисом Python: — знает базовые типы данных (включая списки и словари) и операции над ними; — имеет представление о том, что такое функция и метод. Новички в Python, которые смогут самостоятельно разобраться с начальными требованиями (Python 3 и установленная библиотека Pandas), тоже могут пройти этот курс. Но совсем базовые вещи придется изучить самостоятельно.
Начальные требования
— Python 3;
— Установленная библиотека Pandas.