Чему вы научитесь

После прохождения курса вы приобретете следующие навыки:
Понимание основных структур данных в Pandas - Series и DataFrame.
Умение создавать, индексировать и манипулировать данными в Series и DataFrame.
Навыки выполнения различных операций, включая срезы, фильтрацию и арифметические операции, над данными в Pandas.
Знание методов агрегирования и преобразования данных, включая сортировку и применение статистических функций.
Умение загружать данные из различных источников в Pandas, включая файлы различных форматов и базы данных.
Применение математических, статистических и пользовательских функций к данным в Pandas.
Решение практических задач по анализу данных с использованием Pandas.
Подготовка данных для дальнейшего анализа и визуализации.
Уверенное владение основами Pandas и готовность к изучению более сложных тем в дальнейшем.
Эти навыки позволят студентам эффективно работать с данными, проводить анализ, манипуляции с помощью библиотеки Pandas, а также подготовят их к более продвинутым аспектам анализа данных.

О курсе

Цель курса - предоставить учащимся знания и навыки, необходимые для эффективного использования библиотеки Pandas в анализе данных. Участники курса научатся работать с основными структурами данных, проводить базовые операции с данными, использовать фильтрацию агрегирование, а также загружать и обрабатывать данные из различных источников. В результате участники курса смогут эффективно применять Pandas для решения задач анализа данных в своей профессиональной деятельности и исследованиях.

Выбор этого курса обоснован несколькими причинами:

1. Ориентирован на практику: Курс разработан с акцентом на примеры из реального мира, демонстрируя на практике применение основных возможностей Pandas для разнообразных задач анализа данных. Самостоятельные задания позволяют учащимся закрепить полученные навыки и лучше понять материал.

2. Пошаговое изучение: Курс структурирован таким образом, чтобы последовательно вводить новые темы и концепции, начиная с основных структур данных и заканчивая продвинутыми техниками работы с данными. Это позволяет учащимся легко овладевать материалом без перегрузки информацией.

3. Универсальность: Библиотека Pandas является одним из самых популярных и мощных инструментов для анализа данных в Python. Она широко используется в различных областях, таких как финансы, статистика, машинное обучение и других, что делает изучение Pandas ценным навыком для любого специалиста, работающего с данными.

4. Совместимость с другими библиотеками: Pandas легко интегрируется с другими библиотеками Python, такими как NumPy, Matplotlib и Scikit-learn, что обеспечивает еще более широкий спектр возможностей для анализа и представления данных. Выбрав этот курс, вы получите комплексное обучение, которое поможет вам быстро освоить основы Pandas и начать применять их для решения задач анализа данных в вашей работе или исследованиях.

Курс состоит из пяти основных модулей:

Курс начинается с изучения простейшей структуры данных в Pandas - Series, ее свойств и функций для работы с ними.
Затем курс переходит к более мощной структуре данных - DataFrame. Вы изучите различные способы создания DataFrame и научитесь выполнять операции с ними, такие как индексация, срезы, фильтрация данных.
Далее вы узнаете о свойствах и функциях, доступных для работы с объектами Series и DataFrame в Pandas: арифметические операции, применение математических, статистических, агрегирующих функций и функций пользователя к элементам, колонкам и строкам.
Одним из важных аспектов анализа данных является загрузка данных из различных источников. В этой части курса вы узнаете, как загружать данные в Pandas из файлов различных форматов, таких как CSV, Excel, JSON, HTML и SQL-базы данных. Вы изучите различные параметры и функции, доступные при загрузке данных, и научитесь преобразовывать и обрабатывать данные после их загрузки.
Последняя часть курса по Pandas представляет собой практикум, включающий в себя теоретические тестовые и практические задачи по программированию. Этот практикум разработан для закрепления изученного материала и позволит вам применить свои знания на практике.

Каждый модуль состоит из нескольких уроков. Каждый урок состоит из нескольких шагов. Первым шагом в уроке является теоретический шаг, в котором дается текстовой конспект по теме урока с многочисленными примерами кода, видеопредставление теории нигде в курсе не используется. Далее идут практические шаги. Как правило это сначала тестовые задания с вариантами ответов на закрепление пройденного материала, далее следуют задания на программирование, разного уровня сложности.

Для кого этот курс

Курс предназначен для следующих категорий слушателей: 1. Начинающие специалисты по анализу данных, желающие ознакомиться с возможностями библиотеки Pandas и научиться применять их для решения реальных задач. 2. Программисты и разработчики, которые хотят расширить свои знания и навыки в области анализа данных и статистики, добавив в свой арсенал мощные инструменты для работы с данными, предоставляемые библиотекой Pandas. 3. Исследователи, ученые и академические специалисты, работающие с данными и заинтересованные в изучении эффективных методов анализа данных, доступных с использованием Pandas. 4. Студенты, изучающие дисциплины, связанные с анализом данных, статистикой или машинным обучением, и желающие овладеть практическими навыками работы с Pandas. 5. Специалисты из других областей, работающие с данными в своей деятельности (например, в области финансов, маркетинга, производства и т. д.), которые хотят научиться анализировать и обрабатывать данные с помощью Pandas для улучшения своих профессиональных результатов.

Начальные требования

Для успешного освоения курса слушателям рекомендуется иметь базовые знания в программировании на Python и понимание основных принципов работы с данными.