Аналитика данных (Python)

Курс посвящён аналитике данных в Python и включает в себя семь блоков, обеспечивающих всестороннее понимание темы. С первых пяти блоков студенты углубятся в теорию и практику аналитики данных, а два оставшихся блока направлены на оценку и укрепление полученных знаний.

📝. Входное тестирование: Стартовый блок задуман как мини-тестирование для оценки начального уровня знаний учащихся. Это позволит им оценить свой текущий уровень и подготовиться к дальнейшему изучению материала.

📊. Базовая статистика: Погружение в основы статистики, включая выбросы, выборочные характеристики, дисперсию, моду, среднее и медиану. Учащиеся научатся интерпретировать графические изображения данных, решать теоретические задачи и применять полученные знания на практике.

🐍. Рекомендации по Python: советы и рекомендации

🔢. Библиотека numpy: Освещение мощных возможностей библиотеки numpy для работы со статистическими данными. Учащиеся научатся создавать массивы, осваивать базовые функции библиотеки и реализовывать математические и статистические операции.

🐼. Библиотека Pandas: В этом блоке учащиеся узнают, как работать с табличными данными с помощью Pandas, выходя за рамки традиционного Excel. Блок направлен на применение теоретических знаний на практике через реализацию статистических операций непосредственно на данных.

📈. Визуализация данных: Знакомство с визуализацией данных как ключевым навыком для интерпретации аналитических результатов и деления выводов через графики, построенные средствами Python.

🧠. Контрольные знания: Завершающий этап курса, где проводится тестирование для оценки эффективности обучения и углубления знаний, полученных на курсе.

Каждый блок курса включает теоретический материал, практические задания для закрепления знаний, а также дополнительный материал, поддерживающий и расширяющий основной курс обучения.📚🔍