EDA и очистка данных
Курс показывает, как подходить к сырым данным до построения моделей и отчётов. Студент изучает шаги EDA, учится находить выбросы, обрабатывать пропуски, выявлять дубликаты и формировать аккуратный датасет, пригодный для дальнейшего анализа или ML.
- 18 часов
- 6 модулей
- 12 уроков
Практический курс по исследовательскому анализу данных: EDA-методология, работа с пропусками, выбросами и дубликатами.
Из чего состоит курс?
Тематические модули, которые входят в состав этого курса.
Введение в EDA и роль очистки данных
2 урокаОпределяем, что такое EDA, зачем он нужен и как вписывается в процесс анализа и ML.
Первичный осмотр датасета и базовый EDA
2 урокаУчимся быстро понимать структуру датасета и делать минимально необходимый разведочный анализ.
Пропуски, дубликаты и базовая очистка
2 урокаРазбираем, как обнаруживать пропуски и дубликаты и какие стратегии очистки использовать.
Выбросы, аномалии и логическая консистентность данных
2 урокаУчимся выявлять выбросы и аномалии и решать, что с ними делать.
Работа с типами данных и категориальными признаками
2 урокаПриводим типы данных в порядок и готовим категориальные признаки к дальнейшей работе.
Итоговый EDA‑отчёт по датасету
2 урокаПрименяем весь процесс EDA и очистки данных к одному датасету и собираем компактный отчёт.
Частые вопросы о курсе на TeoBrain
О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом
Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.
Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.
Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.
Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.
Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.