Python for Data Science: From Arrays to Analysis

Master the essential Python libraries for data science: NumPy, pandas, matplotlib, and seaborn. Learn to manipulate, analyze, and visualize data effectively, building a solid foundation for machine learning.

ХАРАКТЕРИСТИКИ КУРСАv2.1

Уроков10

Общая длительность11ч 0м

СложностьСредний

КатегорияПрограммирование на Python

ТарифБесплатно

Обновлено2025-11-26

ЛокальEN · RU · ZH

§A · ЦЕЛИ

Что вы научитесь делать.

01.Master NumPy for efficient numerical computing

02.Use pandas for data manipulation and analysis

03.Create compelling visualizations with matplotlib and seaborn

04.Perform exploratory data analysis (EDA) workflows

05.Understand statistical foundations for data science

06.Work with various data formats (CSV, JSON, APIs)

07.Complete an end-to-end data analysis project

§B · ИНСТРУМЕНТЫ КУРСА

Рабочие инструменты, на протяжении курса.

Data Structure Visualizer

FIG. 04INTERACTIVE

Data Visualization Dashboard

FIG. 05CODE-EXECUTION

Python Code Executor

FIG. 06VISUALIZATION

Flow Diagram

§C · ПРОГРАММА

Все уроки. По порядку или вразброс.

№УРОКТИПВРЕМЯ

01NumPy Fundamentals: The Foundation of Scientific PythonТЕОРИЯ· 75 min75 min→02Advanced NumPy: Linear Algebra and Array ManipulationТЕОРИЯ· 60 min60 min→03Pandas Basics: Series and DataFramesТЕОРИЯ· 75 min75 min→04Data Wrangling with Pandas: Transform and CleanТЕОРИЯ· 75 min75 min→05Data Input/Output: Loading and Saving DataТЕОРИЯ· 45 min45 min→06Matplotlib Fundamentals: Creating Publication-Quality PlotsТЕОРИЯ· 60 min60 min→07Seaborn: Statistical Data VisualizationТЕОРИЯ· 60 min60 min→08Exploratory Data Analysis: Discovering InsightsТЕОРИЯ· 75 min75 min→09Statistical Foundations for Data ScienceТЕОРИЯ· 60 min60 min→10Project: End-to-End Data AnalysisТЕОРИЯ· 75 min75 min→