Исследовательский анализ данных на Python: анализ новых наборов данных — WalkSelf
3.8 (18) ⏱ 2 ч 30 мин 📚 25 уроков

Исследовательский анализ данных на Python: анализ новых наборов данных

Узнайте, как уверенно открывать, очищать и извлекать первоначальные выводы из любого незнакомого набора данных с помощью современных библиотек Python и структурированных аналитических рабочих процессов.

  • 💬 ИИ инструктор
    Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент.
  • 🕐 Начните в любое время
    Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно.
  • 🌐 На русском языке
    Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.

О курсе

Столкновение с совершенно новым набором данных может быть невероятно, если вы не знаете, с чего начать поиск шаблонов. Этот текстовый курс научит вас систематически подходить, проверять и понимать любой набор данных с нуля с помощью Python. Вы освоите основные навыки, которые используют профессиональные аналитики данных для проверки качества данных и обнаружения скрытых взаимосвязей. Вы научитесь анализировать данные, чтобы найти связи между ними, выявлять аномалии и подготавливать данные для более глубокого моделирования. Что вы узнаете: - Понять основополагающие принципы исследовательского анализа данных и как структурировать свой первоначальный запрос. - Очистить и предварительной обработки необработанных данных путем обработки отсутствующих значений, дубликатов, и неправильные типы данных. - Примените современные методы Pandas и изучите высокопроизводительные альтернативы, такие как Polars, для эффективного манипулирования данными. - Анализировать числовые и категориальные распределения с использованием описательной статистики и корреляционных матриц. - Написать надежный, читаемый код анализа данных с использованием современных методов Python, включая основные подсказки типов. - Выявление аномалий и отклонений, которые могут исказить результаты анализа или модели машинного обучения. Вы начнете с изучения основной терминологии и философии исследования данных, а затем перейдете к поэтапным письменным объяснениям и упражнениям на основе кода. Материал логически ведет вас от первоначальной загрузки файла до продвинутого анализа многомерных отношений. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, исследователей и новичков, которые имеют базовое понимание синтаксиса Python и хотят развить практические навыки обработки данных. Не требуется продвинутая математика или предыдущий опыт работы с данными. Начните читать сегодня, чтобы построить структурированный, профессиональный рабочий процесс для анализа любого набора данных, с которым вы сталкиваетесь.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    2 ч 30 мин практического материала

Отзывы

Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство