Фантастический курс. Использованные примеры были на месте и действительно помогли закрепить концепции. Мое понимание значительно улучшилось.
Exploratory Data Analysis in Python: Analyzing New Datasets
Learn how to confidently open, clean, and extract initial insights from any unfamiliar dataset using modern Python libraries and structured analytical workflows.
О курсе
Facing a brand-new dataset can feel overwhelming when you do not know where to start looking for patterns. This text-based course teaches you how to systematically approach, audit, and understand any dataset from scratch using Python.
You will transition from staring at raw rows of data to confidently extracting meaningful stories, identifying anomalies, and preparing data for deeper modeling. You will master the foundational habits that professional data analysts use to inspect data quality and uncover hidden relationships.
What you'll learn:
- Understand the foundational principles of exploratory data analysis and how to structure your initial inquiry.
- Clean and preprocess raw data by handling missing values, duplicates, and incorrect data types.
- Apply modern Pandas techniques and explore high-performance alternatives like Polars for efficient data manipulation.
- Analyze numerical and categorical distributions using descriptive statistics and correlation matrices.
- Write robust, readable data analysis code using modern Python practices, including basic type hints.
- Identify outliers and anomalies that could skew your analytical results or machine learning models.
You will begin by learning core terminology and the philosophy of data exploration before moving into step-by-step written explanations and code-based exercises. The material guides you logically from initial file loading to advanced multi-variable relationship analysis.
This course is designed for aspiring data analysts, researchers, and beginners who have a basic grasp of Python syntax and want to develop practical data-wrangling skills. No advanced mathematics or prior data science experience is required.
Start reading today to build a structured, professional workflow for analyzing any dataset you encounter.
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. -
♾️
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 30 мин практического материала
Отзывы (18)
Информативная и хорошо организованная. могла бы извлечь пользу из более разнообразных примеров в последующих модулях.
Довольно хорошее введение. Примеры были полезны, но я хотел бы, чтобы было немного больше практического материала.
Полезное введение. Объяснения были в целом ясны, но несколько концепций требовали дополнительного копания.
Хорошее введение. Структура была в основном ясна, но мне хотелось бы, чтобы было несколько более реальных примеров.
Это хороший курс, если у вас есть некоторые предварительные знания. Для абсолютного новичка некоторые понятия могут быть немного сложными. Структура логична, хотя.
Поистине отличный опыт обучения. Поток был логичным, а примеры были супер полезными.
Нашел его полезным. Поток был логичным, и иллюстративные примеры помогли закрепить идеи. Могло бы использовать немного больше глубины.
Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.
Не могла бы попросить лучшего опыта обучения. Структура течет идеально, и примеры были невероятно актуальны. Рекомендую!
Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.
Какой отличный опыт обучения! Поток информации был отличным, а практические упражнения были ключевыми. Очень доволен этим.
Нашел его полезным для обновления. Не уверен, что это будет лучшей отправной точкой для полного новичка, тбх.
Структура была логичной, но мне хотелось бы, чтобы было больше практической практики, помимо основных примеров.
Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.
Хмм, я не уверен, что это идеально для начинающих. Некоторые концепции были заглажены, и примеры не всегда были ясны.
Этот курс превзошёл мои ожидания! Примеры были на месте и действительно помогли закрепить обучение. Определенно стоит времени.
Фантастический опыт обучения. Темп был идеальным, и примеры действительно прояснили вещи. Определенно стоит времени.
Студенты также прошли
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Python для данных: Первые шаги для новичка
Сертификат
Практика
₼40.00
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Python и SQL для анализа данных: от CSV к дашбордам
Сертификат
Практика
₼40.00
→
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Организация данных с помощью Python: очистка и преобразование наборов данных
Сертификат
Практика
₼40.00
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Практический анализ данных с Python и Pandas
Сертификат
Практика
₼40.00
→
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
×2
Пополните один раз — плати вдвое меньше
Пополните ₼170 → получи 200 кредитов. Каждый курс — ₼21.25 вместо ₼40.00. Кредиты не сгорают.
₼170
200 кредитов
₼21.25 / курс
Лучшая цена
₼430
550 кредитов
₼19.55 / курс
₼850
1200 кредитов
₼17.71 / курс
Без подписки. Кредиты подходят к любому курсу и не сгорают.