Анализ данных с помощью Jupyter Notebook: исследование и визуализация данных на Python
Узнайте, как очистить необработанные наборы данных, выполнить интерактивный анализ данных и создать богатые визуализации с помощью Jupyter Notebook, pandas и современных библиотек Python.
-
💬
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
Исходные данные часто бывают неорганизованными и сложными для интерпретации, но интерактивные инструменты делают выявление фактов интуитивно понятным и доступным. Этот курс познакомит вас с Jupyter Notebook, отраслевой стандартной средой для интерактивного исследования, очистки и визуализации данных.
Вы перейдете от написания базового кода к уверенному изучению сложных наборов данных. С помощью пошаговых письменных объяснений и практических обзоров кода вы узнаете, как преобразовывать необработанную, неструктурированную информацию в отполированные, интерактивные отчеты о данных.
Что вы узнаете:
- Понять основы Jupyter Notebook, включая конфигурацию среды, заметки о маркировке и основные ярлыки.
- Очистить и манипулировать беспорядочными наборами данных с использованием современных методов панды и передовых методов обработки данных.
- Создание интерактивных и статических визуализаций данных с помощью matplotlib и plotly для создания увлекательных визуальных историй.
- Применять основные методы веб-скрабинга для сбора и подготовки данных реального мира для анализа.
- Эффективно управлять проектами данных с использованием современных виртуальных сред Python и чистых рабочих процессов ноутбука.
- анализировать временные и пространственные данные для выявления тенденций, закономерностей и аномалий.
Этот курс начинается с основных понятий, которые помогут вам настроить рабочее пространство, прежде чем перейти к продвинутым методам манипулирования данными и визуализации. Вы будете практиковаться, работая с реалистичными сценариями данных, такими как анализ общественной безопасности и транзитных наборов данных.
Этот курс предназначен для начинающих, начинающих аналитиков данных и исследователей, которые хотят построить прочный фундамент в науке данных. Не требуется предыдущий опыт анализа данных, хотя полезно базовое понимание Python.
Начните читать сегодня, чтобы овладеть интерактивным анализом данных и принести ваши наборы данных к жизни.
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. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
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 42 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Python для анализа данных: Основа для смены карьеры
Сертификат
Практика
1 300 сом
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Python и SQL для анализа данных: от CSV к дашбордам
Сертификат
Практика
1 300 сом
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Python для данных: Первые шаги для новичка
Сертификат
Практика
1 300 сом
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Основы науки о данных с Python (Издание на хинди)
Сертификат
Практика
1 300 сом
→
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