4. Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science - Udemy
Kurs Alexandra Hagmanna Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science na Udemy to wybór dla analityków, którzy chcą Pythona bez wychodzenia ze skoroszytu.
- Poziom: Wymaga podstaw Excela i umiejętności kodowania w Pythonie
- Czas: 7 h 34 min łącznej długości
- Koszt: $19,99
- Najlepsze dla: Uruchamianie pandas i scikit-learn w komórkach Excela
Kurs wykorzystuje funkcję Microsoft Python in Excel do pisania kodu pandas, seaborn i scikit-learn bezpośrednio w komórkach, w projektach o przychodach filmowych, cenach akcji Dow Jones i tabelach medali olimpijskich. Strona kursu na Udemy podaje ocenę 4,2 na 5 z 261 ocen, a Udemy wyceniał go na $19,99 w USA, gdy sprawdzaliśmy 12 listopada 2026.
Haczyk tkwi w wymaganiach: komputer stacjonarny z Windows i subskrypcja Microsoft 365 (bez Maca ani Linuksa), plus podstawowe umiejętności Pythona przed startem. Użytkownicy Excela zaczynający od zera powinni najpierw zrobić Introduction to Python.
Nasz wybór: Zacznij od DataCamp Introduction to Python, pierwszego kursu ścieżki Associate Data Scientist in Python. Dodaj Pandas Joins for Spreadsheet Users, jeśli wyszukiwania to większość twojej pracy.
Najlepsze kursy pandas, NumPy i scikit-learn
Najlepiej uczyć się pandas, NumPy i scikit-learn w kolejności, w jakiej będziesz ich używać: pandas do czyszczenia i kształtowania danych, NumPy jako stojące za tym tablice, a potem scikit-learn do modelowania. Jedna ścieżka obejmuje większość, a 3 pojedyncze kursy obejmują każdą bibliotekę osobno.
1. Associate Data Scientist in Python - DataCamp
Ścieżka DataCamp Associate Data Scientist in Python to najlepsza pojedyncza droga od pierwszego DataFrame do pierwszych modeli uczenia maszynowego.
- Poziom: 23 kursy
- Czas: 90 h
- Koszt: W ramach Premium
- Najlepsze dla: Nauka pandas i scikit-learn w jednym planie
Ścieżka łączy Data Manipulation with pandas, Joining Data with pandas, statystykę, Matplotlib i seaborn, a następnie Supervised Learning with scikit-learn i Unsupervised Learning in Python. Przygotowuje też do poziomu Associate w Data Scientist Certification DataCamp.
2. Data Manipulation with pandas - DataCamp
Data Manipulation with pandas od DataCamp to najlepszy pojedynczy kurs pandas dla analityków, którzy znają już trochę Pythona.
- Poziom: Początkujący
- Czas: 4 h
- Koszt: Pierwsza lekcja za darmo, potem w ramach Premium
- Najlepsze dla: Umiejętności pandas, które zastępują filtry, sortowania i tabele przestawne
Importujesz i czyścisz dane, liczysz statystyki opisowe i rysujesz szybkie wykresy — to pokrywa większość tego, co analityk robi w Excelu co tydzień. Data Manipulation with pandas można też realizować z korepetytorem AI DataCamp, który buduje unikalne lekcje na podstawie roli, poziomu i celów każdego uczącego się.
3. Introduction to NumPy - DataCamp
Introduction to NumPy od DataCamp to najlepszy kurs, by zrozumieć tablice, na których działają pandas i scikit-learn.
- Poziom: Początkujący
- Czas: 4 h
- Koszt: Pierwsza lekcja za darmo, potem w ramach Premium
- Najlepsze dla: Tablice i wektoryzowane obliczenia
Tworzysz, sortujesz, filtrujesz i aktualizujesz tablice, korzystając ze spisu drzew w Nowym Jorku — to przypomina pracę z dużym arkuszem kolumna po kolumnie. Większość analityków Excela robi ten kurs po pierwszym kursie pandas, gdy tablice zaczynają pojawiać się w ich kodzie pandas.
4. Supervised Learning with scikit-learn - DataCamp
Supervised Learning with scikit-learn od DataCamp to najlepszy pierwszy kurs scikit-learn dla analityków, którzy chcą prognoz, nie tylko raportów.
- Poziom: Średnio zaawansowany
- Czas: 4 h
- Koszt: Pierwsza lekcja za darmo, potem w ramach Premium
- Najlepsze dla: Twoje pierwsze modele klasyfikacji i regresji
Kurs pracuje na rzeczywistych zbiorach danych i prowadzi go George Boorman, starszy analityk danych w Wayflyer, więc przykłady skłaniają się ku pytaniom biznesowym, a nie badawczym. Zrób go, gdy pandas stanie się rutyną.
Do grupowania klientów lub produktów bez kolumny celu Unsupervised Learning in Python omawia klasteryzację i redukcję wymiarów z użyciem scikit-learn i SciPy.
Nasz wybór: Wybierz DataCamp Associate Data Scientist in Python, jeśli chcesz jednego planu do naśladowania. Jeśli wolisz wybierać, Data Manipulation with pandas, a potem Supervised Learning with scikit-learn to najkrótsza droga do działającego modelu.
Najlepsze kursy data science w Pythonie z certyfikatem
Najlepszy kurs data science w Pythonie z certyfikatem zależy od tego, czy chcesz egzaminów opartych na rolach DataCamp, czy certyfikatu z logo dostawcy. Ścieżki DataCamp przygotowują do egzaminów na czas i praktycznych, podczas gdy IBM i Google wydają certyfikaty zawodowe przez Coursera.
1. Data Analyst in Python - DataCamp
Ścieżka DataCamp Data Analyst in Python to najlepsza droga do certyfikacji dla analityków Excela, którzy chcą pozostać analitykami — tylko z Pythonem.
- Poziom: 9 kursów
- Czas: 36 h
- Koszt: W ramach Premium
- Najlepsze dla: Analitycy, którzy chcą potwierdzenia z Pythona
Ścieżka przygotowuje do DataCamp Data Analyst Certification: egzaminy na czas DA101 (2 godziny) i DA201 (1 godzina) oraz egzamin praktyczny DA601P, ukończony w ciągu 30 dni. Certyfikacja jest wliczona w Premium i ważna przez 2 lata.
Na mniejsze pierwsze potwierdzenie Python Data Fundamentals przygotowuje do certyfikacji Python Data Associate — egzamin na czas (PY101) i egzamin praktyczny (PY501P).
2. Data Scientist in Python - DataCamp
Ścieżka DataCamp Data Scientist in Python to najlepsza droga do certyfikacji, gdy pandas i scikit-learn nie są już dla ciebie nowe.
- Poziom: 9 kursów
- Czas: 26 h
- Koszt: W ramach Premium
- Najlepsze dla: Analitycy celujący w role data scientist
Przygotowuje do poziomu Data Scientist w DataCamp Data Scientist Certification (DS101, DS201 i praktyczny DS601P) i dodaje to, czego rzadko wymagają role analityków: SQL, Git, pakiety Pythona i preprocessing do uczenia maszynowego. Zrób najpierw ścieżkę Associate Data Scientist in Python, jeśli biblioteki są dla ciebie nowe.
3. IBM Data Science Professional Certificate - IBM
IBM Data Science Professional Certificate na Coursera to dobrze znane potwierdzenie dla początkujących, które obejmuje wszystkie 3 biblioteki.
- Poziom: Początkujący, bez wymaganego doświadczenia
- Czas: 4 miesiące przy 10 godzinach tygodniowo
- Koszt: W ramach Coursera Plus
- Najlepsze dla: Certyfikat z rozpoznawalną marką z 12 kursów
Strona kursu na Coursera wymienia w 12 kursach biblioteki: pandas, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn i SciPy, bez wymaganych wcześniejszych doświadczeń. To większe zobowiązanie niż pojedyncza ścieżka — strona podaje 4 miesiące po 10 godzin tygodniowo.
4. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate - Google
Google Advanced Data Analytics Professional Certificate na Coursera może być dobrym potwierdzeniem dla analityków, jeśli mają już certyfikat wejściowy Google.
- Poziom: Zaawansowany, zalecane doświadczenie
- Czas: 6 miesięcy przy 10 godzinach tygodniowo
- Koszt: W ramach Coursera Plus
- Najlepsze dla: Analitycy przechodzący do regresji i uczenia maszynowego
Strona na Coursera opisuje go jako zaprojektowany dla absolwentów Google Data Analytics Certificate, obejmujący analizę statystyczną, Pythona, modele regresji i uczenie maszynowe w 7 kursach. Użytkownicy Excela bez tego tła uznają start za stromy, a kursy są mniej interaktywne niż na DataCamp.
Nasz wybór: Data Analyst in Python od DataCamp to najprostsze potwierdzenie dla analityka Excela przechodzącego na Pythona. Wybierz IBM Data Science Professional Certificate, jeśli bardziej zależy ci na certyfikacie z rozpoznawalną marką niż na egzaminach potwierdzających umiejętności.
Najlepsze darmowe kursy pandas, NumPy i scikit-learn
Najlepszym darmowym kursem pandas jest Pandas na Kaggle Learn, a najlepszym darmowym kolejnym krokiem jest Kaggle Intro to Machine Learning. Wstępne kursy Pythona na DataCamp mają darmową pierwszą lekcję — to wystarczy, by sprawdzić, czy forma ci odpowiada.
1. Pandas - Kaggle Learn
Kurs Pandas na Kaggle Learn to najlepszy darmowy sposób na ćwiczenie pandas w przeglądarce.
- Poziom: Zakłada podstawy Pythona
- Czas: 4 godziny
- Koszt: Bez opłat, jak wszystkie kursy Kaggle Learn
- Najlepsze dla: Darmowa praktyka pandas z certyfikatem
Jego 6 lekcji łączy krótki tutorial z notatnikiem ćwiczeniowym — od wczytywania i zapisu danych po grupowanie, sortowanie i łączenie tabel. Zakłada wcześniejszy kurs Pythona Kaggle i nie przekłada przyzwyczajeń z Excela.
2. Intro to Machine Learning - Kaggle Learn
Kurs Intro to Machine Learning na Kaggle Learn to najlepsze darmowe pierwsze spojrzenie na budowę i walidację modelu.
- Poziom: Średnio zaawansowany
- Czas: 3 godziny
- Koszt: Bez opłat, jak wszystkie kursy Kaggle Learn
- Najlepsze dla: Darmowy pierwszy model po pandas
Jego 7 lekcji obejmuje: jak działają modele, walidację modeli, niedouczenie i przeuczenie oraz lasy losowe. Jest krótki, więc oczekuj pierwszego modelu, a nie pełnego wprowadzenia do scikit-learn.
3. Introduction to Python i Python for Spreadsheet Users, lekcja 1 - DataCamp
Pierwsze lekcje kursów Introduction to Python i Python for Spreadsheet Users na DataCamp są darmowe, bez potrzeby subskrypcji.
- Poziom: Początkujący
- Czas: Około 1 godziny na darmową lekcję
- Koszt: Za darmo
- Najlepsze dla: Sprawdzenie, czy nauka interaktywna ci odpowiada
Darmowa pierwsza lekcja to nie cały kurs, ale wystarczy, żeby napisać pierwsze linijki w Pythonie i sprawdzić, czy format interaktywny ci pasuje. Darmowe tutoriale DataCamp uzupełniają resztę — od samouczka Python in Excel po przewodnik po pandas podlinkowany wyżej.
Nasz wybór: Darmowy kurs Pandas na Kaggle Learn to najlepsza bezpłatna opcja, a po nim Intro to Machine Learning. Skorzystaj z darmowych pierwszych lekcji Introduction to Python i Python for Spreadsheet Users, żeby spróbować kursu opartego na nawykach z arkusza.
Jak wybraliśmy te kursy data science w Pythonie
Stworzyliśmy tę listę dla analityków przechodzących z Excela do Pythona, a nie dla programistów dodających bibliotekę.
- Każdą ocenę, liczbę recenzji i liczbę uczących się zweryfikowaliśmy na żywo w dacie podanej wyżej.
- Nie pokazujemy oceny dla żadnego kursu z mniej niż 200 recenzjami; te oznaczamy jako „New”.
- Oceny ścieżek liczymy jako średnią ważoną recenzjami w kursach ścieżki, a nie oceną strony ścieżki.
- Priorytet miały kursy z aktualizacją treści w ciągu ostatnich 18 miesięcy.
- Pozycje w rankingu układaliśmy najpierw według trafności do celu, potem według świeżości, nie według oceny ani popularności.
- Uwzględniliśmy kursy innych dostawców tam, gdzie są lepszym wyborem — i tak to opisaliśmy.
- Preferowaliśmy kursy startujące od zadań arkuszowych (tabele przestawne, wyszukiwania, pliki Excela) nad ogólnymi kursami programowania.
Na koniec
Jeśli przychodzisz z Excela bez doświadczenia w kodowaniu, zacznij od DataCamp Introduction to Python i kontynuuj ścieżką Associate Data Scientist in Python. Ścieżka zaczyna się od tego kursu, więc razem obejmują całe zagadnienie: podstawy Pythona, potem pandas i modele scikit-learn w jednym planie, z Introduction to NumPy obok. Jeśli porównania do arkusza ci pomagają, zrób Python for Spreadsheet Users przed lub równolegle.
Analitycy, którzy potrzebują potwierdzenia, powinni wybrać Data Analyst in Python, a każdy na zerowym budżecie powinien zacząć od darmowego kursu Pandas na Kaggle Learn. Niezależnie od startu, wybierz jeden prawdziwy skoroszyt z pracy i odtwarzaj go w pandas po drodze. Nauczy cię to więcej niż jakikolwiek kurs sam w sobie.
FAQs
Jaki jest najlepszy kurs do nauki pandas, NumPy i scikit-learn dla analityków przechodzących z Excela?
Ścieżka DataCamp Associate Data Scientist in Python to najlepsza droga dla analityków Excela, zaczynając od pierwszego kursu, Introduction to Python. Ścieżka obejmuje pandas i scikit-learn w jednym planie, a Introduction to NumPy wyjaśnia stojące za tym tablice. Jeśli najważniejsza jest darmowa opcja, kursy Pandas i Intro to Machine Learning na Kaggle Learn to najlepsze bezpłatne alternatywy.
Czy mogę uczyć się pandas bez znajomości Pythona?
Potrzebujesz trochę Pythona, ale niewiele. Introduction to Python na DataCamp pokrywa podstawy, a Python for Spreadsheet Users to alternatywa, która wprowadza Pythona przez znane zadania arkuszowe. Naturalnym kolejnym krokiem po podstawach jest Data Manipulation with pandas.
Czy powinienem nauczyć się NumPy przed pandas?
Większość analityków Excela powinna zacząć od pandas, bo przekłada się bezpośrednio na arkusze, filtry i tabele przestawne. Następnie poznaj NumPy w DataCamp Introduction to NumPy, które uczy tworzyć, sortować, filtrować i aktualizować tablice — strukturę danych, na której bazują pandas i scikit-learn. scikit-learn przychodzi na końcu, gdy czyszczenie danych w pandas jest rutyną.
Czy są darmowe kursy dla pandas, NumPy i scikit-learn?
Tak. Kursy Kaggle Learn Pandas i Intro to Machine Learning są darmowe, działają w przeglądarce i dają certyfikat po ukończeniu. Introduction to Python i Python for Spreadsheet Users na DataCamp mają darmową pierwszą lekcję, a tutoriale DataCamp o pandas i Pythonie w Excelu są darmowe do czytania.
Który kurs data science w Pythonie daje certyfikat?
Ścieżka DataCamp Data Analyst in Python przygotowuje do ich certyfikacji Data Analyst, a ścieżka Data Scientist in Python przygotowuje do poziomu Data Scientist w ich Data Scientist Certification. Obie certyfikacje są wliczone w Premium i ważne przez 2 lata. Na Coursera najlepiej znane alternatywy to IBM Data Science Professional Certificate i Google Advanced Data Analytics Professional Certificate.
Ile czasu zajmuje użytkownikowi Excela nauka pandas, NumPy i scikit-learn?
Każdy z pojedynczych kursów DataCamp o pandas, NumPy i scikit-learn trwa około 4 godzin, więc rdzeń każdej biblioteki mieści się w kilku tygodniach wieczorami. Pełna ścieżka Associate Data Scientist in Python trwa 90 godzin w 23 kursach. Praca na prawdziwym skoroszycie z twojej pracy skraca czas do osiągnięcia płynności.
Ile kosztuje DataCamp dla tych kursów?
Kursy i ścieżki DataCamp z tej listy są w ramach planu Premium, który kosztuje $30,84/mies. przy rozliczeniu rocznym, według cennika w USA; promocje często obniżają cenę. Każdy kurs ma też darmową pierwszą lekcję, więc możesz sprawdzić format przed płatnością.
Tom jest redaktorem ds. data science w DataCamp. Pisze i redaguje tutoriale o AI, porównuje nowe wydania LLM i tworzy przepływy pracy zasilane przez AI. Wcześniej pracował w obszarze data science w Deutsche Telekom. Po pracy prognozuje wyniki meczów piłkarskich z wykorzystaniem uczenia maszynowego.
Najlepszym kursem do nauki pandas, NumPy i scikit-learn dla analityka Excela jest ścieżka DataCamp Associate Data Scientist in Python, zaczynając od kursu Introduction to Python. Ścieżka prowadzi cię od pierwszego DataFrame przez pandas i scikit-learn do pierwszych modeli predykcyjnych, a osobny kurs DataCamp Introduction to NumPy omawia stojące za tym tablice.
Użytkownicy Excela dzielą się na dwa obozy: jedni nigdy nie pisali kodu, inni chcą Pythona wewnątrz istniejącego skoroszytu. Ta lista odzwierciedla ten podział: od kursów Excel→Python po 3 biblioteki, certyfikaty i darmowe opcje. Na start, darmowy samouczek pandas dla początkujących pokazuje, jak wygląda DataFrame.
Oceny kursów, liczba recenzji i liczba uczących się potwierdzone ostatnio .
Porównanie najlepszych kursów data science w Pythonie dla użytkowników Excela
Tabela porównuje każdy kurs i ścieżkę DataCamp na tej liście pod kątem ocen, liczby uczących się, czasu i poziomu.
Który kurs data science w Pythonie wybrać?
Najlepsze kursy Pythona dla użytkowników Excela
Najlepszy kurs Pythona dla użytkownika Excela to taki, który w pierwszej godzinie każe ci pisać kod do danych, a następnie łączy to z formułami, tabelami przestawnymi i wyszukiwaniami, których już używasz. Te kursy obejmują ten pierwszy krok — od skoroszytu do kodu w Pythonie.
1. Introduction to Python - DataCamp
Introduction to Python od DataCamp to najlepszy pierwszy kurs Pythona dla analityków przechodzących z Excela.
Kurs wprowadza interfejs Pythona i pakiety, na których polegają analitycy danych, i jest pierwszym kursem w ścieżce Associate Data Scientist in Python, więc nic się nie zmarnuje, jeśli pójdziesz dalej. Nie ma odniesień do arkusza, co odpowiada analitykom, którzy chcą poznać język na jego własnych zasadach.
2. Python for Spreadsheet Users - DataCamp
Python for Spreadsheet Users od DataCamp to najlepsza alternatywa dla zupełnych początkujących, którzy chcą, by każdy koncept w Pythonie był powiązany z zadaniem w arkuszu.
Kurs wykorzystuje twoją znajomość typowych funkcji arkusza, by wprowadzić Pythona, a jedno z pierwszych zadań ładuje plik Excela funkcją pandas
read_excel(). Cały rozdział „Pivoting in Python” odtwarza tabelę przestawną metodami DataFrame — to moment, w którym większość użytkowników Excela widzi, czemu warto uczyć się pandas. Zrób go przed lub równolegle z Introduction to Python, jeśli porównania do arkusza ci pomagają.3. Pandas Joins for Spreadsheet Users - DataCamp
Pandas Joins for Spreadsheet Users od DataCamp to najlepszy kurs dla analityków, których codzienna praca to łączenie tabel za pomocą VLOOKUP lub XLOOKUP.
Kurs uczy łączenia tabelarycznych zbiorów danych w pandas i pokazuje argument, który najmocniej czują użytkownicy Excela: pandas obsługuje miliony wierszy, daleko poza limitem rozmiaru arkusza. Ma mniej niż 200 recenzji, więc ocena nie jest jeszcze wyświetlana.
Gdy chcesz te same umiejętności bez porównań do arkusza, Joining Data with pandas omawia łączenia, konkatenację i filtering joins szerzej.