О курсе

Программа курса «Python для анализа данных» от Яндекс Практикума ориентирована на освоение Python как инструмента для работы с данными. В течение трёх месяцев участники знакомятся с базовыми конструкциями языка, а затем переходят к специализированным библиотекам. В материалах рассматриваются Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn и другие инструменты для обработки и визуализации данных. Отдельное внимание уделяется исследовательскому анализу и применению статистических тестов. Также в курс включены основы машинного обучения: разбираются основные модели и алгоритмы, используемые для решения задач с данными. Практическая часть предполагает работу в интерактивном тренажёре, где можно отработать теоретические знания. По завершении обучения участники выполняют проект, который можно добавить в портфолио. Курс также предоставляет возможность присоединиться к сообществу аналитиков данных из студентов Практикума.

Что рассматривается в программе

  • работа с Python для сбора, обработки и анализа данных
  • использование библиотек Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn
  • проведение исследовательского анализа данных и применение статистических тестов
  • применение основных моделей и алгоритмов машинного обучения
  • работа в Jupyter Notebook и с инструментами Dask, Streamlit, Apyori

Кому может быть полезен курс

  • тем, кто интересуется анализом данных и хочет освоить Python для этой цели
  • начинающим специалистам, которым нужно ознакомиться с инструментами обработки и визуализации данных
  • тем, кто планирует применять основы машинного обучения в работе с данными

Вопросы о программе

Какова продолжительность курса?

Курс рассчитан на 3 месяца.

Какие библиотеки рассматриваются в курсе?

В программе рассматриваются Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn, а также Scikit-Learn, Dask, Streamlit и Apyori.

Предусмотрена ли практика в курсе?

Да, предусмотрена работа в интерактивном тренажёре и выполнение проекта для портфолио.

Какие темы машинного обучения включены?

В курсе рассматриваются основы машинного обучения, включая основные модели и алгоритмы для работы с данными.