- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 10.892
Автор: Бибилов, Румянцева
Название: Основы Python для исследований и анализа данных (2023)
Описание:
stepik - Иван Бибилов, Александра Румянцева
Чему вы научитесь
- начать применять навыки программирования;
- проводить первичный анализ: то есть загружать данные, готовить первые выводы;
- получать базовые статистики по интересующим показателям;
- готовить небольшой отчет по проведенному анализу при помощи визуализации.
О курсе
Прикладной анализ данных используется людьми разных профессий: экономистами, социологами, политологами, юристами, медиками, журналистами.
Мы хотим сосредоточить внимание на тех людях, которые могут использовать элементы программирования и аналитики в своей профессии.
При этом конечно не преследуется цель превратить всех в разработчиков или действовать под лозунгом “войти в IT”. Скорее, сосредоточиться на освоении инструментов, помогающих в основной работе.
Мы подготовили для вас вводный курс в анализ данных, который сочетает в себе развитие навыков программирования и анализа данных, а также представление о том, какие данные бывают и как с ними можно работать.
Для кого этот курс
Этот курс предназначен для тех, кто никогда раньше не занимался работой с данными, не открывал Python (или любой другой язык программирования), но при этом хочет начать разбираться в том, как устроены данные и их первичный анализ. В ходе прохождения курса вам не потребуются дополнительные знания в области математики, статистики или программирования.
Как проходит обучение
Курс предоставлен в текстовом формате, поэтому вы сможете его изучать в любом месте и на любом устройстве. В программе также будут проверочные задания и задачи на программирование с автоматической проверкой.
Программа курса
Установочный модуль
- О чем этот курс
- Вводное слово от авторов курса
- Установка Python и первые шаги
Что такое данные?
- Введение
- Данные: какие они бывают?
- Числовые данные
- Текстовые данные
- Дополнительные задачи
- От ячейки к набору данных: списки
- От списка к таблице: вложенные списки
- Способы хранения данных
- Дополнительные задачи
Основы Python
- Введение
- Логические операции
- Циклы
- Больше про циклы
- Функции
- Структуры данных: кортежи, множества и словари
- Модули и библиотеки
- Дополнительные задачи
- Дополнительные задачи
Pandas - работа с таблицами в Python
- Введение
- Знакомство с Series
- Знакомство с DataFrame
- Индексация таблиц
- Базовые операции с переменными
- Важные методы
- Объединение таблиц
- Дополнительные задачи
Знакомство со статистикой
- Введение
- Переменные и их распределение
- Меры центральной тенденции
- Меры изменчивости
- Квантили распределения
- Корреляция
Визуализация
- Введение
- Визуализация в python: matplotlib и seaborn
- Состав данных
- Сравнение
- Взаимосвязи
- Динамика
- Частые ошибки
Подробнее:
Скачать:
Название: Основы Python для исследований и анализа данных (2023)
Описание:
stepik - Иван Бибилов, Александра Румянцева
Чему вы научитесь
- начать применять навыки программирования;
- проводить первичный анализ: то есть загружать данные, готовить первые выводы;
- получать базовые статистики по интересующим показателям;
- готовить небольшой отчет по проведенному анализу при помощи визуализации.
О курсе
Прикладной анализ данных используется людьми разных профессий: экономистами, социологами, политологами, юристами, медиками, журналистами.
Мы хотим сосредоточить внимание на тех людях, которые могут использовать элементы программирования и аналитики в своей профессии.
При этом конечно не преследуется цель превратить всех в разработчиков или действовать под лозунгом “войти в IT”. Скорее, сосредоточиться на освоении инструментов, помогающих в основной работе.
Мы подготовили для вас вводный курс в анализ данных, который сочетает в себе развитие навыков программирования и анализа данных, а также представление о том, какие данные бывают и как с ними можно работать.
Для кого этот курс
Этот курс предназначен для тех, кто никогда раньше не занимался работой с данными, не открывал Python (или любой другой язык программирования), но при этом хочет начать разбираться в том, как устроены данные и их первичный анализ. В ходе прохождения курса вам не потребуются дополнительные знания в области математики, статистики или программирования.
Как проходит обучение
Курс предоставлен в текстовом формате, поэтому вы сможете его изучать в любом месте и на любом устройстве. В программе также будут проверочные задания и задачи на программирование с автоматической проверкой.
Программа курса
Установочный модуль
- О чем этот курс
- Вводное слово от авторов курса
- Установка Python и первые шаги
Что такое данные?
- Введение
- Данные: какие они бывают?
- Числовые данные
- Текстовые данные
- Дополнительные задачи
- От ячейки к набору данных: списки
- От списка к таблице: вложенные списки
- Способы хранения данных
- Дополнительные задачи
Основы Python
- Введение
- Логические операции
- Циклы
- Больше про циклы
- Функции
- Структуры данных: кортежи, множества и словари
- Модули и библиотеки
- Дополнительные задачи
- Дополнительные задачи
Pandas - работа с таблицами в Python
- Введение
- Знакомство с Series
- Знакомство с DataFrame
- Индексация таблиц
- Базовые операции с переменными
- Важные методы
- Объединение таблиц
- Дополнительные задачи
Знакомство со статистикой
- Введение
- Переменные и их распределение
- Меры центральной тенденции
- Меры изменчивости
- Квантили распределения
- Корреляция
Визуализация
- Введение
- Визуализация в python: matplotlib и seaborn
- Состав данных
- Сравнение
- Взаимосвязи
- Динамика
- Частые ошибки
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.