Чему вы научитесь
- Загрузке, просмотру и предварительному анализу данных из различных источников (CSV, Excel, SQL)
- Очистке и нормализации данных, обработке пропусков, поиску дубликатов
- Кодированию категориальных признаков и масштабированию числовых переменных
- Использованию библиотек Pandas, NumPy, ggplot2 и dplyr для анализа данных
- Построению визуализаций — гистограмм, boxplot, scatter plot
- Расчёту и интерпретации статистических характеристик (среднее, медиана, дисперсия)
- Применению базовых методов статистического анализа и представлению результатов
- Методикам и техникам анализа данных
О курсе
Данный курс — практическое введение в анализ данных, ориентированное на начинающих.
Он сочетает теорию и реальные примеры, чтобы вы могли уверенно применять инструменты анализа данных в учебных и профессиональных задачах.
Цели курса:
-
дать базовые представления о типах данных и этапах анализа;
-
научить выполнять очистку, предобработку и визуализацию данных;
-
сформировать навыки практической работы в Python и R.
Почему стоит выбрать этот курс:
-
курс основан на опыте преподавания дисциплины «Прикладные задачи анализа данных» в техническом вузе;
-
сочетает научный подход и практическую реализацию;
-
включает лекции, семинары и лабораторные работы в интерактивном формате.
После успешного прохождения вы сможете:
-
уверенно работать с табличными и числовыми данными;
-
очищать и готовить данные к анализу;
-
визуализировать результаты с помощью Python или R;
-
применять статистические методы для описания и сравнения данных.
Для кого этот курс
Начальные требования
Для комфортного прохождения курса достаточно:
-
базовых навыков работы с компьютером и файлами CSV/Excel;
-
минимального знакомства с любым языком программирования (желательно Python или R);
-
понимания элементарных математических понятий: среднее, процент, доля, графики.
Все примеры в курсе подробно объясняются, поэтому опыт программирования не обязателен — достаточно интереса к анализу данных и внимательности при выполнении заданий.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Курс состоит из лекций, тестов для проверки теории и практических задач.
Обучение проходит в интерактивном формате:
-
теоретические лекции с иллюстрациями и примерами кода;
-
практические лабораторные работы на Python и R (чередуются по темам);
-
автоматическая проверка заданий и доступ к исходным файлам;
-
возможность повторять задания и отслеживать прогресс.
По итогам курса слушатели смогут самостоятельно выполнять базовый анализ данных, готовить визуализации и интерпретировать результаты.
Программа курса
Что вы получаете
- Практические навыки анализа данных, востребованные в IT и исследовательских проектах
- Опыт работы с библиотеками Pandas, NumPy, ggplot2 и dplyr
- Умение выполнять очистку, нормализацию и визуализацию данных
- Навык кодирования категориальных признаков и подготовки данных к моделированию
- Возможность отработать теорию на реальных примерах (Python и R)
- Сертификат о прохождении курса (при успешном выполнении всех заданий)
- Готовые проекты для портфолио и последующего применения в учебе или работе