Для доступа к демоверсии вам необходимо будет зарегистрироваться на нашей образовательной платформе. Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Для доступа к демоверсии вам необходимо будет зарегистрироваться на нашей образовательной платформе. Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Для регистрации потребуется ввести ваши имя, фамилию и электронную почту.
Вы сможете продолжить использовать свою учётную запись для обучения на полной версии курса или других наших программах.
Для доступа к демоверсии вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Вы сможете продолжить использовать свою учётную запись для обучения на полной версии курса или других наших программах.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
УЗНАТЬ БОЛЬШЕ
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по демоверсии курса.
УРОКИ ПО ТЕМАМ://
Познакомимся с Jupyter Notebook, научимся создавать переменные разных типов и увидим два наиболее важных типа данных — списки и словари. Также освоим работу с условиями, циклами и научимся использовать методы для работы со списками.
Разберем основные приемы работы с данными — фильтрация, агрегация, сортировка, преобразование данных. Закрепим знания на практике, разберем первый аналитический кейс, исследуем реальные данные продаж интернет-магазина.
Займёмся более подробным решением аналитических задач — с эксплоративным анализом данных, созданием метрик и анализом распределений. Познакомимся с объединением датафрэймов и применением функций к колонкам датафрэйма. Освоим новые методы, посмотрим на пандасовские серии, научимся создавать анонимные функции и начнём визуализировать данные.
Познакомимся с инструментом «DataLens» и построим с нуля до конца дашборд по продажам в Sample Superstore. Изучим как создавать подключения, датасеты, чарты и дашборды.
Познакомимся с Jupyter Notebook, научимся создавать переменные разных типов и увидим два наиболее важных типа данных — списки и словари. Также освоим работу с условиями, циклами и научимся использовать методы для работы со списками.
Разберем основные приемы работы с данными — фильтрация, агрегация, сортировка, преобразование данных. Закрепим знания на практике, разберем первый аналитический кейс, исследуем реальные данные продаж интернет-магазина.
Займёмся более подробным решением аналитических задач — с эксплоративным анализом данных, созданием метрик и анализом распределений. Познакомимся с объединением датафрэймов и применением функций к колонкам датафрэйма. Освоим новые методы, посмотрим на пандасовские серии, научимся создавать анонимные функции и начнём визуализировать данные.
Познакомимся с инструментом «DataLens» и построим с нуля до конца дашборд по продажам в Sample Superstore. Изучим как создавать подключения, датасеты, чарты и дашборды.
Для доступа к демоверсии вам необходимо будет зарегистрироваться на нашей образовательной платформе. Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Для регистрации потребуется ввести ваши имя, фамилию и электронную почту.
Вы сможете продолжить использовать свою учётную запись для обучения на полной версии курса или других наших программах.
Появились вопросы по демоверсии или полному курсу? Преподаватели ответят на них в чате
Преподаватели ответят на них в чате
Появились вопросы по демоверсии или полному курсу?
УЧИТЕСЬ У >ЛУЧШИХ>
АНАТОЛИЙ КАРПОВ
Работал ведущим аналитиком в Mail.Ru, VK и JetBrains
Руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы ВКонтакте. Автор онлайн-курсов по анализу данных на платформе stepik.org. Более 5 лет преподавал курсы по анализу данных, статистике и машинному обучению в Институте биоинформатики.
МИХАИЛ СЕРЕГИН
Сооснователь Karpov.Courses
Работал в Delivery Club, куратор в Школе Менеджеров Яндекса (2019), преподаватель профессиональной переподготовки «Аналитик данных» в НИУ ВШЭ.