Логотип Academy Market
Каталог курсов
0
Логотип Academy Market
Наверх
Изображение подборки
Обновлено

13.05.2026

Автор

Мария Лехнер

На чтение

19 минут

Топ-32 курса Python Pandas

Pandas — это одна из самых популярных библиотек для языка программирования Python, которая позволяет разработчику добавить в свой арсенал новые профильные инструменты для работы с данными: их обработки и анализа. В этой подборке мы приготовили для вас топ лучших онлайн-курсов по работе с библиотекой Python Pandas для начинающих.

В них преподаватели рассказывают студентам о том, как корректно устанавливать библиотеку, знакомят с основными и продвинутыми инструментами Pandas, учат проводить арифметические операции с данными, создавать многомерные массивы и пользоваться функциями. Если вам давно требовался эффективный инструмент для работы с данными, но вы не готовы сразу брать полноценный курс, попробуйте бесплатный — он тоже есть в подборке.

Ниже вы можете рассмотреть 32 курса по работе с библиотекой Pandas

Средние зарплаты

hh.ru

Data Scientist

80 000 ₽ — 500 000 ₽

Python-разработчик

50 000 ₽ — 350 000 ₽

Аналитик данных

50 000 ₽ — 150 000 ₽

Логотип школы
235 206 ₽
407 412 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Программа обучения рассчитана на 2 года. За это время вы пройдёте базовый, основной и профессиональный блок. Все они приведут вас в реальную работу. 

1.
База
2.
Основной блок
3.
Уровень PRO

Чему вы научитесь

Предсказывать, окупится ли новый проект
Оценивать будущий спрос на товары и услуги
Улучшать системы рекомендаций в соцсетях и сервисах
Усовершенствовать транспортное движение
Строить систему распознавания лиц

Преподаватели

Логотип школы
4
Data Scientist от Академии Эдюсон
7 Месяцев
215 уроков
109 900 ₽
274 750 ₽

Программа курса

Вы изучите ёмкую, полезную и актуальную теорию, а затем закрепите знания при помощи практических заданий. Вы также выполните ряд проектов, которые пополнят ваше портфолио. Карьерный центр поможет успешно трудоустроиться. 

1.
Введение в Data Science
2.
Основы программирования
3.
Python для анализа данных
4.
Работа с Linux
5.
Углубленное программирование
6.
Работа с системой контроля версий Git
7.
Основы статистики и теории вероятности
8.
Обработка данных
9.
Анализ данных для бизнеса
10.
SQL и работа с базами данных
11.
Разведочный анализ данных (EDA)
12.
Аналитический сторителлинг
13.
Математика для Data Science
14.
Введение в машинное обучение
15.
Модели машинного обучения
16.
Рекомендательные системы
17.
Feature Engineering
18.
Повышение качества работы модели
19.
Внедрение модели
20.
Мониторинг модели
21.
Как применять инструменты Data Science в бизнесе
22.
Карьерный акселератор
23.
Английский для IT-специалистов
24.
Финальный проект и диплом

Чему вы научитесь

Разбираться в основах программирования
Работать с ключевыми инструментами в сфере Data Science
Разбираться в статистике, теории вероятности и других разделах математики на достаточном для работы уровне
Обрабатывать и анализировать данные
Использовать модели машинного обучения
Составлять план профессионального развития
Логотип школы
4,7
Аналитик данных от KARPOV.COURSES
5 Месяцев
49 уроков
98 900 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

За пять месяцев обучения у топовых экспертов из отрасли аналитики данных вас ждут множество проектов, которыми вы сможете пополнить портфолио. Вы научитесь работать с метриками и базами данных, составлять отчёты.

1.
1. Python
2.
2. Git
3.
3. SQL
4.
4. Промежуточный проект
5.
5. Теория вероятностей
6.
6. Статистика и А/В-тесты
7.
7. BI-системы и визуализация
8.
8. Развитие продукта и продуктовая аналитика
9.
9. Финальный проект
10.
Airflow (дополнительный блок)

Чему вы научитесь

Собирать и обрабатывать данные
Владеть языком программирования Python
Работать с базами данных и извлекать данные из хранилищ
Проводить исследования и проверять гипотезы
Составлять отчёты и презентовать результаты своей работы
Логотип школы
125 700 ₽
251 400 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

В процессе обучения вы сможете овладеть азами Data Science с самого начала, разобраться в задачах, решаемых медицинскими аналитиками, изучить SQL и машинное обучение, а также завершить проект, который станет вашим итоговым достижением.

1.
Блок 1. Основы науки о данных
2.
Блок 2. Машинное обучение
3.
Блок 3. Computer Vision и NLP

Чему вы научитесь

Выдвигать гипотезы и проверять их
Сокращать издержки на производство лекарств
Анализировать и структурировать данные и выявлять закономерности
Строить прогнозы развити сферы

Преподаватели

Программа курса

На онлайн-курсе студенты освоят инструменты для аналитики данных и методы бизнес-анализа, а также решат кейсы от партнёрских компаний Яндекс Практикума.

1.
Знакомство с профессией аналитика данных
2.
Основы анализа данных с помощью SQL и BI
3.
Анализ данных с помощью Python
4.
Продвинутый анализ данных для бизнеса
5.
Финальный проект
6.
Кейсы от работодателей
7.
Расширенный курс со специализацией "Продуктовый аналитик"
8.
Расширенный курс со специализацией "BI-аналитик"
9.
Дополнительные темы расширенного курса
10.
Нейросети для аналитиков
11.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
12.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR‑экспертов

Чему вы научитесь

Обрабатывать данные с помощью SQL-запросов
Работать с датафреймами
Владеть различными методами проверки гипотез
Анализировать результаты A/B-тестирования
Создавать дашборды

Программа курса

В рамках данного курса вы узнаете передовые концепции данных на сегодняшний день, а также научитесь обрабатывать данные с помощью нейросетей и алгоритмов Python.

1.
Базовый Python
2.
Предобработка данных
3.
Исследовательский анализ данных
4.
Статистический анализ данных
5.
Первый большой проект
6.
Линейные модели в машинном обучении
7.
Второй большой проект
8.
Машинное обучение в бизнесе
9.
Базовый SQL
10.
Численные методы
11.
Машинное обучение для текстов
12.
Компьютерное зрение
13.
Обучение без учителя
14.
Итоговый проект
15.
Дополнительные темы базового уровня

Чему вы научитесь

Ставить ML-задачи
Собирать и анализировать данные из разных источников
Использовать алгоритмы Python
Изучать статистику и составлять прогнозы

Программа курса

Вам предстоит посещать интерактивные занятия в любое удобное время и выполнять практические задания. Работы, выполненные на курсе, пополнят ваше портфолио. Вы можете обращаться за помощью к личному куратору. Он также будет поддерживать вас ещё год после окончания обучения.

1.
Введение в аналитику
2.
Бизнес-мышление для аналитика
3.
Excel и Google-таблицы для анализа данных
4.
Надстройки Power Query и Power Pivot
5.
Статистический анализ данных в Excel
6.
SQL для работы с базами данных
7.
Power BI для анализа данных
8.
Power BI для визуализации данных
9.
Метрики и Unit-экономика
10.
Тестирование гипотез
11.
A/B-тестирование
12.
Python для анализа данных

Чему вы научитесь

Проводить аналитические исследования и обрабатывать большие объёмы информации
Работать с базами данных
Создавать интерактивные дашборды
Формировать и проверять гипотезы
Проводить A/B-тестирования
Логотип школы
4,3
Data Scientist от GeekBrains
9 Месяцев
3 735 ₽ в месяц
115 771 ₽
199 015 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Вы познакомитесь с основами Data Science и выберете одну из двух специализаций для углублённого изучения. Вы познакомитесь с теорией посредством видеоуроков, выполните больше восьмидесяти заданий с обратной связью и разработаете ряд проектов для портфолио. 

1.
Основные курсы
2.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Работать с Big Data
Проводить разведывательный анализ данных
Формулировать и проверять гипотезы
Работать с моделями машинного обучения
Собирать и обрабатывать данные
Тестировать код
Иллюстрация к факту

Значение названия

Название Python-библиотеки Pandas происходит от сокращения «panel data», буквально — «панельные данные». Этим термином обозначают информацию, структурированную в таблицы. 

Программа курса

Вы узнаете, как выглядит арсенал рабочих инструментов аналитиков данных. Изучите программные интерфейсы и попрактикуетесь в работе с ведущим аналитическим софтом.

1.
Excel и Google Таблицы для анализа данных
2.
SQL для работы с базами данных
3.
Power BI для анализа данных
4.
Power BI для визуализации данных
5.
Python для анализа данных
6.
PowerPoint и навыки публичных выступлений

Чему вы научитесь

Анализировать данные
Использовать специализированные сервисы
Писать SQL-запросы
Использовать Python для анализа данных
Автоматизировать рутинные задачи
Логотип школы
3 610 ₽ в месяц
64 995 ₽
185 700 ₽

Программа курса

На курсе вы разберёте более 39 тестовых заданий и будете постоянно практиковаться, чтобы пополнять портфолио и иметь высокий шанс трудоустроиться!

1.
Программирование на Python
2.
Обработка и анализ данных в SQL
3.
Бэкенд (API) на Django
4.
Профессиональная разработка на Python
5.
DevOps и деплой
6.
Работа с API
7.
Карьерный модуль и Soft Skills

Чему вы научитесь

Обрабатывать и анализировать данные с помощью SQL
Интегрировать сервисы через API
Использовать линтеры, форматтеры, github
Создавать веб-сервисы
Интегрироваться с внешними системами
Логотип школы
88 300 ₽
178 463 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вам предстоит изучать теоретические материалы, решать практические задания и работать в команде. После успешной защиты итогового проекта вы получите диплом. Самое важное: выбрать подходящую вам траекторию обучения. 

1.
SQL и получение данных
2.
Python, статистика и математика для анализа данных
3.
Feature engineering и предобработка данных
4.
Математика для анализа данных
5.
Построение модели
6.
Менеджмент data-проектов
7.
Рекомендательные системы
8.
Распознавание изображений, машинное зрение
9.
Обработка естественного языка (NLP)
10.
Итоговый хакатон
11.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Собирать и анализировать данные
Строить нейросети и функциональные алгоритмы
Работать с базами данных
Курировать разработку проектов в data science

Преподаватели

Логотип школы
65 700 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

За 14 текстовых уроков вы сможете изучить полный пайплайн проведения A/B-тестирования, научитесь ставить эксперименты и анализировать их результаты. На курсе есть два уровня – базовый и продвинутый.

1.
1. Основы статистики
2.
2. Проверка гипотез
3.
3. Дизайн эксперимента
4.
4. Тестирование дизайна
5.
5. Доверительные интервалы
6.
6. Повышение чувствительности тестов
7.
7. Выбор метрик
8.
8. Стратификация
9.
9. Cuped
10.
10. Множественное тестирование
11.
11. Сплитилка трафика
12.
12. Анализ метрик отношения
13.
13-14. Полный пайплайн A/B-тестирования

Чему вы научитесь

Знать полный пайплайн проведения A/B-тестов
Разрабатывать и проверять гипотезы
Повышать чувствительность тестов
Работать с метриками различного уровня сложности
Проводить множественное тестирование
Логотип школы
165 400 ₽
334 118 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Программа курса рассчитана на 20 месяцев. За это время вы пройдёте несколько ступеней обучения и изучите множество тем, связанных с машинным обучением. В конце курса вас ждёт реальный кейс в качестве дипломного проекта.

1.
1 ступень. Погружение
2.
Основы визуализации данных
3.
3 ступень. Машинное обучение, Deep Learning и нейронные сети
4.
4 ступень. Soft Skills и управление проектами
5.
Итоговый проект — реальный кейс от Dodo Brands

Чему вы научитесь

Строить полносвязные нейросети.
Писать чат-боты, классификаторы изображений, рекомендательные системы.
Собирать и готовить данные для анализа.
Выбирать и реализовывать алгоритм под задачу.
Пользоваться математическими операциями во время работы над программным кодом.
Логотип школы
86 364 ₽
172 728 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Курс состоит из 9 тематических блоков, включающих в себя 10 практических заданий и 4 проекта для вашего портфолио. Вы изучите все основы дата-аналитики и узнаете, в каких сферах она может быть полезна.

1.
Основы аналитики
2.
Тренажер — Google-таблицы и основы статистики
3.
Погружение в сферу E-commerce
4.
Тренажер — базы данных и SQL
5.
Тренажер — Power BI
6.
Погружение в сферу GameDev
7.
Тренажер — Python для анализа данных
8.
Погружение в сферу On-Demand
9.
Финальный проект

Чему вы научитесь

Применять аналитическое и критическое мышление
Собирать и анализировать данные
Использовать в работе метрики
Ориентироваться в сферах онлайн-магазинов и разработки игр
Знать основы языка программирования Python

Программа курса

В ходе обучения преподаватели будут рассказывать вам теорию, после чего вы будете закреплять её на практике. Некоторые модули подразумевают создание итогового проекта. Также он вас ждёт по прохождении курса.

1.
Введение в веб-технологии. Структура HTML. Форматирование текста с помощью HTML
2.
Форматирование с помощью CSS. Списки. Отступы и поля
3.
Графика в веб-дизайне. Оптимизация графики. Гиперссылки. Принципы навигации сайта
4.
Таблицы. Формы. Фреймы
5.
Позиционирование. Верстка веб-страниц блоками
6.
Введение в веб-программирование на Python
7.
Операторы разветвлений, циклы, исключения
8.
Строки, списки. Сортировка, поиск
9.
Модули, функции. Кортежи, множества, словари
10.
Файлы. Упаковка данных. Системы контроля версий
11.
ООП. Структуры данных. Паттерны проектирования. Паттерн MVC
12.
Принципы проектирования классов SOLID
13.
Модульное тестирование
14.
Параллельное, многопоточное и сетевое программирование
15.
Введение в работу с базами данных
16.
Использование баз данных в Python, библиотеки Numpy и Pandas. Фреймворки
17.
Работа в команде, управление программными проектами
18.
Введение в JavaScript. Объекты JavaScript.
19.
Обработка событий. Browser Object Model. Document Object Model
20.
Формы. Проверка достоверности форм. Использование Cookie
21.
Canvas, поддержка медиа-возможностей
22.
JSON, Ajax
23.
Введение в jQuery. События и jQuery. Стили и анимация
24.
Взаимодействие с DOM. AJAX и jQuery
25.
Использование jQuery плагинов

Чему вы научитесь

Программировать на Python
Вести веб-разработку
Разбираться в JavaScript
Разрабатывать приложения на Python
Вести комплексные веб-проекты на Python

Программа курса

Вас ждёт изучение Machine Learning на продвинутом уровне с возможностью очного обучения в Москве. Для успешного прохождения курса вам понадобится знание Python и математики. 

1.
Построение модели
2.
Работа с заказчиком
3.
Рекомендательные системы
4.
Компьютерное зрение
5.
Обработка естественного языка (NLP)
6.
Временные ряды
7.
Итоговый хакатон
8.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Выдвигать и проверять гипотезы
Проектировать модели машинного обучения
Оценивать эффективность ML-моделей
Подбирать алгоритмы для моделей
Интерпретировать результаты исследований

Инструменты

Иллюстрация к факту

Коллективный апгрейд

Библиотека Pandas находится в открытом доступе на сервисе GitHub и имеет открытый исходный код, чтобы специалисты могли вносить туда свои правки, оптимизировать программу и расширять ее возможности коллективно.

Программа курса

Программа этого курса содержит 25 дисциплин. Вы освоите их за год, занимаясь два раза в неделю по четыре академических часа, а свободное время уделяя домашней работе.

1.
Введение в веб-технологий. Структура HTML. Форматирование текста с помощью HTML
2.
Форматирование с помощью CSS. Списки. Отступы и поля
3.
Графика в веб-дизайне. Оптимизация графики. Гиперссылки. Принципы навигации сайта
4.
Таблицы. Формы. Фреймы
5.
Позиционирование. Верстка веб-страниц блоками
6.
Введение в веб-программирование на Python
7.
Операторы разветвлений, циклы, исключения
8.
Строки, списки. Сортировка, поиск
9.
Модули, функции. Кортежи, множества, словари
10.
Файлы. Упаковка данных. Системы контроля версий
11.
ООП. Структуры данных. Паттерны проектирования. Паттерн MVC
12.
Принципы проектирования классов SOLID
13.
Модульное тестирование
14.
Параллельное, многопоточное и сетевое программирование
15.
Введение в работу с базами данных
16.
Использование баз данных в Python, библиотеки Numpy и Pandas. Фреймворки
17.
Работа в команде, управление программными проектами
18.
Введение в JavaScript. Объекты JavaScript
19.
Обработка событий. Browser Object Model. Document Object Model
20.
Формы. Проверка достоверности форм. Использование Cookie
21.
Canvas, поддержка медиа-возможностей
22.
JSON, Ajax
23.
Введение в jQuery. События и jQuery. Стили и анимация
24.
Взаимодействие с DOM. AJAX и jQuery
25.
Использование jQuery плагинов

Чему вы научитесь

Работать с популярными базами данных
Использовать фундаментальные принципы создания десктопных программ на Python
Понимать принципы функционального программирования
Использовать и понимать принципы многопоточности языка Python
Писать unit-тесты, нагрузочные тесты и автоматические тесты
Логотип школы
135 000 ₽
270 000 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Программа курса длится более года. За это время вы просмотрите видеоуроки в рамках 53 тематических блоков и сможете отрабатывать знания на практике. За весь курс вы создадите 8 проектов для профессионального портфолио.

1.
Основы программирования на Python + Python для анализа данных
2.
Подгрузка данных
3.
Разведывательный анализ данных
4.
Введение в машинное обучение
5.
Математика и углубленное машинное обучение
6.
ML в бизнесе

Чему вы научитесь

Получать данные из веб-источников или по API
Использовать основные алгоритмические конструкции
Программировать на Python
Строить математические и ML модели
Работать с Github и Kaggle
Логотип школы
4,1
Python для инженеров от Skillbox
1 Месяц
30 уроков
9 610 ₽ в месяц
28 831 ₽
57 663 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

На изучение 30 видеоматериалов у вас будет месяц. За это время вы освоите язык программирования и сможете использовать его под конкретные задачи.

1.
Основы разработки на Python
2.
Расширенные возможности Python
3.
Символьные и численные расчёты в Python
4.
Визуализация данных
5.
Обработка и первичный анализ данных различных типов
6.
Взаимодействие с операционной системой и оборудованием
7.
Финальная работа

Чему вы научитесь

Понимать логику языка
Работать с данными из сторонних источников
Использовать библиотеки Python
Понимать принципы функционального программирования
Писать код для работы с внешними устройствами

Инструменты

Логотип школы
5
Data Analyst от Skillbox
12 Месяцев
5 609 ₽ в месяц
173 869 ₽
347 737 ₽

Программа курса

На онлайн-курсе вы получите представление о работе аналитика данных, изучите основы математики, статистики и теории вероятности, научитесь проводить аналитические исследования и подготовитесь к трудоустройству.

1.
Уровень 0: Базовая подготовка
2.
Уровень 1: Продвинутые навыки
3.
Уровень 2: Специализация

Чему вы научитесь

Проводить A/B-тесты
Строить репрезентативные графики для работы команды
Визуализировать результаты анализа в виде дашбордов
Создавать витрины данных
Проводить исследования и обнаруживать зависимости в данных

Программа курса

Программа курса подготовит специалистов, которые смогут работать в области анализа данных и машинного обучения. Студенты освоят техники построения, обучения и оценки моделей.

1.
1-й семестр
2.
2-й семестр
3.
3-й семестр
4.
4-й семестр

Чему вы научитесь

Разбираться в основах машинного обучения
Создавать модели машинного обучения
Использовать методы машинного обучения
Работать с большими данными
Проводить анализ данных

Программа курса

Программа обучения состоит из девяти тематических модулей, что позволяет ребенку наилучшим образом усваивать материал. Помимо теоретического материала, доступны практические занятия, на которых оттачиваются приобретенные навыки.

1.
1-й модуль
2.
2-й модуль
3.
3-й модуль
4.
4-й модуль
5.
5-й модуль
6.
6-й модуль
7.
7-й модуль
8.
8-й модуль
9.
9-й модуль

Чему вы научитесь

Пользоваться Jupyter Notebook
Работать с облачными вычислениями в Google Colab
Проводить A/B-тестирование
Строить графики по набору данных
Программировать на Python
Логотип школы
4,6
Data Scientist от Синергии Академия
9 Месяцев
135 уроков
107 436 ₽
268 590 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

По завершении курса вы станете мастером анализа и прогнозирования, готовым решать актуальные бизнес-задачи. А также получите диплом о профессиональной переподготовке и именной сертификат, подтверждающий ваши навыки.

 
 
1.
Основы программирования на Python
2.
Основы SQL
3.
Математика для анализа данных
4.
Библиотеки Python
5.
Машинное обучение
6.
Бизнес-аналитика
7.
Бонусные модули

Чему вы научитесь

Создавать модели машинного обучения для предсказания и классификации данных
Работать с различными инструментами и языками программирования
Взаимодействовать с базами данных для извлечения и обработки информации
Анализировать данные с использованием статистических методов и визуализации
Разрабатывать ETL-процессы для очистки и подготовки данных
Логотип школы
101 000 ₽
187 123 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Курс состоит из семи тематических блоков, в которых вы обучитесь анализировать большие массивы данных, работать с языками Python и SQL, взаимодействовать с коллегами. В конце вы создадите свой проект по анализу данных.

1.
Аналитическое мышление
2.
SQL и получение данных
3.
Метрики, гипотезы, точки роста
4.
Аналитика больших данных
5.
Python для анализа данных
6.
NumPy, pandas, MPL
7.
Статистика в Python
8.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Анализировать большие массивы данных
Применять в работе языки программирования SQL и Python
Делать прогнозы на основе данных и проверять их
Понимать метрики
Принимать аналитические решения для бизнеса
Иллюстрация к факту

Герой нашего времени

Разработка библиотеки Pandas началась в 2008 году программистом Уэсом Маккини, когда тот работал в компании AQR. Перед увольнением он смог договориться с руководством о публикации проекта в интернете под открытой лицензией. 

Программа курса

Вы познакомитесь с восьмью наиболее востребованным и профессиями в сфере IT, выберете подходящее для вас направление и продолжите обучение по специальности.

1.
Профориентация
2.
Веб-разработка
3.
Python-разработка
4.
Мобильная разработка
5.
Тестирование
6.
Data Science
7.
Аналитика данных
8.
Системное администрирование
9.
Project manager в IT

Чему вы научитесь

Обеспечивать корректную работу серверных приложений
Выстраивать сквозную аналитику
Создавать сайты и обеспечивать его дальнейшую поддержку
Проектировать приложения для мобильных устройств
Проводить тестирование и внедрять автоматизацию
Логотип школы
134 470 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

За семь месяцев вы с нуля научитесь работать в сфере Machine Learning: сможете создавать модели машинного обучения, приложения и нейросети.

1.
Прикладная разработка на Python
2.
Машинное обучение и приложения
3.
Обзор основ Deep Learning
4.
Статистика и А/В-тесты
5.
Собеседования и как их пройти

Чему вы научитесь

Владеть языком программирования Python
Работать с библиотеками и базами данных
Заниматься backend-разработкой
Строить ML-модели
Решать различные задачи по работе с текстами и изображениями
Логотип школы
8 331 ₽ в месяц
149 975 ₽
428 500 ₽

Описание курса

Онлайн-обучение аналитика данных с дипломом установленного образца. Обзор курса MBA, анализ данных, поддержка кураторов, помощь с трудоустройством от SF Education. 4 месяца обучения и 246+ часа практики. Проведете полный цикл работы с информацией: от сбора до визуализации или презентации. Работа с аналитическими сервисами: Яндекс.Метрика, Google Analytics, построение визуализации в одном окне. Работа с большими массивами информации (Big Data), фильтрация, выделение ключевой информации. 5 онлайн-встреч 1-на-1 с выбранными экспертами курса!

Логотип школы
168 400 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Если у вас уже есть знания и умения в области аналитики на уровне джуниор-специалиста, этот курс поможет вам выйти на новый уровень профессионализма. 

1.
Продуктовый подход к созданию отчётности
2.
Работа с командой DWH и обработка больших данных
3.
Продвинутые эксперименты
4.
Машинное обучение для решения задач аналитики

Чему вы научитесь

Разрабатывать систему отчётности для компании
Работать с большими данными
Применять модели машинного обучения
Взаимодействовать с командой DWH
Продумывать дизайн экспериментов, проводить и анализировать их

Программа курса

Курс состоит из 18 тематических блоков, каждый из которых посвящён определённому инструменту либо аспекту из сферы аналитики данных.

1.
Бесплатный курс "Учись учиться"
2.
Введение. Технические вопросы
3.
Основы Python
4.
Продвинутые типы данных в python
5.
Особенности Python
6.
Основы pandas
7.
Основы SQL
8.
Исследовательский анализ данных (EDA)
9.
Введение в статистический анализ
10.
Статистический анализ
11.
Практика статистического анализа, проведение A/B теста
12.
Анализ бизнес-показателей
13.
Интерактивная визуализация Tableau, Superset
14.
Power BI
15.
Основы прогнозирующего моделирования
16.
Анализ временных рядов
17.
Большие данные
18.
Этика данных и конфиденциальность

Чему вы научитесь

Проводить исследовательский и статистический анализ данных
Владеть языком программирования Python и языком запросов SQL
Визуализировать данные с помощью специальных программ
Работать с большими данными
Понимать этику данных
Логотип школы
4 894 ₽ в месяц
151 725 ₽
222 307 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Этот годовой курс поможет вам с нуля освоить навыки машинного обучения. Вы сможете реализовывать различные его модели, получать и визуализировать данные.

1.
Основные курсы
2.
Курс на выбор
3.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Владеть способами классического машинного обучения
Получать, преобразовывать и анализировать данные
Формировать пайплайны
Визуализировать данные с помощью Pandas и Matplotlib
Работать с Работа с NLP/CV-задачами
Логотип школы
50 000 ₽
100 990 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вы освоите работу с данными на популярном языке программирования Python. Во время обучения вас ждет большое количество групповых и индивидуальных практических занятий, с помощью которых вы закрепите пройденный материал.

1.
Основы Python
2.
Основные библиотеки для анализа данных
3.
Статистика в Python
4.
Итоговый проект

Чему вы научитесь

Работать с данными без помощи программистов
Подготавливать данные для алгоритмов
Оптимизировать рутинные процессы
Применять математические модели
Логотип школы
9 722 ₽ в месяц
175 000 ₽
500 000 ₽

Описание курса

Курс бизнес-аналитика: обучение языкам программирования: Power BI, Google Sheets, Excel. Описание и анализ бизнес-процессов, бизнес-модели, оценка эффективности решений для развития карьеры бизнес аналитика. 6 месяцев обучения и 460+ часов практики. Подготовте бизнес-кейсы, которые определяют потенциальные выгоды за счет разработки новых или измененных процессов и связанных с ними бизнес-рисков. Проанализируете бизнес-процессы с учетом бизнес-стратегии и целей, потоков данных, существующих систем, ИТ-архитектуры и предложил способы их оптимизации. Подготовите описания алгоритмов для постановки задач Дирекции по информационным технологиям на разработку ИТ-платформ обработки и визуализации необходимых производственных показателей. 5 онлайн-встреч 1-на-1 с выбранными экспертами курса!

В заключение

Польза Pandas неоценима: библиотека позволяет специалистам в разы оптимизировать процесс работы с данными – их сбор, анализ, модификацию и структуризацию, а еще визуализацию. Именно поэтому она так востребована в среде аналитиков данных различного профиля, начиная от специалистов из HR-отделов и заканчивая сотрудниками геймдев-студий. Кроме того, знание Pandas полезно Data Scientists, а также самим Python-разработчикам.

Но для того, чтобы стать успешным аналитиком данных, важно не только уметь работать с библиотекой Pandas, но и быть знакомым с инструментом NumPy, знать теоретические основы анализа, а также азы языка программирования Python. Этим навыкам тоже можно обучиться на онлайн-курсах, собранных в этой подборке. 

Если специалист имеет профильное образование и на высоком уровне владеет навыками анализа данных, он может рассчитывать на высокую заработную плату, а знание инструментов и продвинутых возможностей библиотеки Pandas добавляет дополнительные бонусы к сумме. Так, например, опытный аналитик данных уровня Senior со стажем более 4 лет в среднем получает от 150 000 рублей в месяц, а Data Scientist повышает эту планку до 500. 

Если вы давно хотели научиться работе с Pandas, самое время пробовать!