NumPy и Pandas

PRO-курс

Курс знакомит студента с двумя ключевыми библиотеками анализа данных в Python: NumPy и Pandas. На практических примерах студент учится работать с массивами, табличными данными, выполнять фильтрацию, агрегации и группировки, строить сводные таблицы и готовить наборы данных для дальнейшего анализа, визуализации или моделей машинного обучения.

  • 20 часов
  • 6 модулей
  • 12 уроков
  • 13 практических задач
  • 12 тестов

Практический курс по NumPy и Pandas: массивы, DataFrame, фильтрация, агрегации и базовая предобработка данных.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Введение в анализ данных на Python, NumPy и Pandas

2 урока

Определяем роль NumPy и Pandas в стеке анализа данных и готовим окружение.

Основы NumPy: массивы и операции

2 урока

Осваиваем массивы NumPy и базовые операции над ними.

Основы Pandas: Series и DataFrame

2 урока

Знакомимся с ключевыми структурами Pandas и учимся их создавать и просматривать.

Фильтрация, преобразование и работа со столбцами

2 урока

Учимся фильтровать строки, выбирать и преобразовывать столбцы DataFrame.

Агрегации, группировки и сводные таблицы

2 урока

Осваиваем группировки, сводные таблицы и базовую агрегирующую аналитику в Pandas.

Обработка пропусков, дубликатов и объединение таблиц

2 урока

Разбираем базовые приёмы очистки данных и объединения нескольких таблиц.

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.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение