🎓

Анализ данных с нуля: визуализация, корреляции, практика

Информационные технологии

Уроков: 18
Сложность: easy
Аудитория: 👩‍🎓 Студенты технических и экономических направлений, которым нужно научиться работать с данными 🎯 Преподаватели и репетиторы, подбирающие понятный и структурированный курс для учеников 🎓 Старшеклассники, интересующиеся Python и аналитикой 🔍 Начинающие аналитики, которые делают первые шаги в профессии 💼 Специалисты из маркетинга, HR и финансов, которым нужно уметь принимать решения на основе данных 🧩 Самоучки, изучившие Python и готовые перейти к анализу данных 🔁 Те, кто планирует войти в Data Science, BI или ML и хочет уверенный старт

Информационные технологии Платный

Этот курс — идеальный старт для тех, кто хочет уверенно войти в мир аналитики данных. Вы научитесь работать с реальными таблицами, создавать наглядные визуализации, выявлять закономерности и строить простые модели машинного обучения. Всё на Python — современно, понятно и с большим практическим уклоном.

Этот курс — ваш надежный проводник в профессию аналитика данных. Мы начнем с самого базового: познакомим с основами Python — универсального инструмента для работы с данными. Вы научитесь уверенно загружать и исследовать реальные датасеты , понимать структуру данных, выявлять важные признаки и находить закономерности.

Далее вы освоите эффективные методы визуализации , которые помогут наглядно представить информацию и глубже понять взаимосвязи внутри данных. Вы научитесь строить простые, но важные модели для прогнозирования и классификации — фундамент машинного обучения.

Весь материал подается через пошаговые объяснения и множество практических заданий, чтобы вы не только понимали теорию, но и сразу применяли знания на практике.

В завершение курса вас ждет полноценный финальный проект — реальный кейс, который станет отличным началом вашего портфолио и поможет показать ваши навыки работодателям.

Хотите изучать глубже? 🔥

Для детального погружения в визуализацию данных рекомендуем курс: Визуализация данных на Python
Если хотите лучше освоить работу с Pandas — ключевой библиотекой для анализа данных: Pandas: анализ и обработка данных
Для тех, кто хочет укрепить основы числовых вычислений и работы с массивами — курс по NumPy: NumPy: основы работы с массивами
Если планируете прокачать знания по базам данных до уровня Junior — посмотрите этот курс: Базы данных для начинающих

Требования:

Базовые знания Python

Установленный Jupyter Notebook или доступ к Google Colab