О курсе
📊 Бесплатный Курс:Анализ данных на Python + EDA с нуля
Описание:
Практический курс по анализу данных на Python, ориентированный на тех, кто хочет освоить инструменты data science, научиться работать с большими данными, делать разведочный анализ данных (EDA) и подготовку данных для машинного обучения (machine learning). Вы шаг за шагом пройдёте через все этапы обработки и анализа данных: от загрузки до визуализации и построения моделей.
Вы научитесь:
-
Программировать на Python с упором на data science
-
Работать с библиотеками:
pandas,numpy,matplotlib,seaborn,scikit-learn,plotly -
Производить загрузку, очистку и трансформацию данных
-
Выявлять выбросы, работать с пропущенными значениями
-
Строить интерактивные визуализации данных
-
Проводить корреляционный анализ, статистический анализ и группировку данных
-
Делать EDA (Exploratory Data Analysis) для поиска скрытых закономерностей
-
Готовить данные для построения моделей машинного обучения
-
Понимать основы классификации, регрессии, кластеризации и применять их на практике
-
Использовать Jupyter Notebook и Google Colab для аналитики
-
Работать с датасетами из Kaggle и других источников
Ключевые темы курса:
-
Python для анализа данных
-
Exploratory Data Analysis (EDA)
-
Data preprocessing
-
Feature engineering
-
Визуализация данных
-
Основы машинного обучения
-
Data wrangling и data cleaning
-
Подготовка данных для ML-моделей
-
Метрики качества моделей
-
Анализ реальных бизнес-кейсов и датасетов
Для кого этот курс:
-
Начинающие аналитики данных, data scientists, ML-инженеры
-
Специалисты из областей финансов, маркетинга, HR, логистики, медицины, желающие внедрить data-driven подход
-
Студенты и выпускники технических и экономических специальностей
-
Все, кто хочет начать карьеру в data science, аналитике или машинном обучении
Формат обучения:
-
Видеоуроки и ноутбуки с кодом
-
Практические задания и мини-проекты
-
Работа с реальными данными и задачами
Итог:
Вы получите твёрдую базу для старта в data science и сможете решать задачи аналитики и машинного обучения в реальных проектах. По окончании курса — портфолио проектов и навыки, востребованные на рынке.