О курсе

Курс «Python для анализа данных» от Яндекс Практикума рассчитан на три месяца обучения. Авторы — Дмитрий Кирсанов, Алексей Каргин и Антон Волков. В рамках программы участники знакомятся с Python и его применением для аналитики данных.

Содержание включает работу с библиотеками Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn и другими инструментами. Рассматриваются сбор, обработка, анализ и визуализация данных. Отдельное внимание уделяется исследовательскому анализу и статистическим тестам.

В программе также представлены основы машинного обучения: изучаются основные модели и алгоритмы, используется библиотека Scikit-Learn. Среди упомянутых технологий — Jupyter Notebook, Dask, Streamlit, Apyori и A/B-тестирование.

Практическая часть проходит в интерактивном тренажёре. Участники работают с данными и выполняют проект, который можно добавить в портфолио. По описанию программы, студенты становятся частью сообщества аналитиков данных Практикума.

Что рассматривается в программе

  • Рассматривается сбор, обработка и анализ данных с помощью Python.
  • Разбирается работа с библиотеками Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn.
  • Изучаются основы исследовательского анализа данных и статистических тестов.
  • Рассматриваются основные модели и алгоритмы машинного обучения, библиотека Scikit-Learn.
  • Осваивается Jupyter Notebook и другие инструменты, включая Dask, Streamlit, Apyori.
  • Практикуется визуализация данных и работа с A/B-тестами.

Кому может быть полезен курс

  • Тем, кто интересуется анализом данных и хочет познакомиться с Python как инструментом аналитики.
  • Начинающим специалистам, которым нужно изучить библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib и другие.
  • Тем, кто планирует ознакомиться с основами машинного обучения и статистическими тестами.
  • Слушателям, которым важен практический формат с интерактивным тренажёром и проектом.

Вопросы о программе

Какие библиотеки и инструменты рассматриваются в курсе?

В программе упоминаются Jupyter Notebook, Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, Dask, Streamlit, Apyori, а также A/B-тестирование.

Входит ли в курс машинное обучение?

Да, по описанию программы, изучаются основы машинного обучения, включая основные модели и алгоритмы, с использованием Scikit-Learn.

Предусмотрена ли практическая работа с данными?

Да, заявлены занятия в интерактивном тренажёре и работа над проектом, который можно добавить в портфолио.

Сколько времени отводится на обучение?

Программа рассчитана на три месяца.