Разведочный анализ данных на Python

Итак, у вас есть интересные данные — с чего начать анализ? Этот курс охватывает весь процесс исследования и анализа данных: от знакомства с содержимым набора данных до включения результатов разведочного анализа в рабочий процесс специалиста по данным.

На примере данных о безработице и ценах на авиабилеты вы научитесь использовать Python для обобщения и проверки данных, вычисления, обнаружения и замены пропущенных значений, а также очистки числовых и категориальных данных. На протяжении всего курса вы будете создавать наглядные визуализации с помощью Seaborn, чтобы лучше понять переменные и взаимосвязи между ними.

В завершение курса вы узнаете, как результаты разведочного анализа применяются в рабочих процессах: для создания новых признаков, балансировки категориальных признаков и формулировки гипотез на основе полученных выводов.

По окончании курса вы будете уверенно проводить собственный разведочный анализ данных (EDA) на Python, наглядно представлять результаты другим специалистам и предлагать дальнейшие шаги для извлечения ценной информации из данных!Видеоматериалы содержат субтитры, которые можно открыть, нажав «Show transcript» в левом нижнем углу плеера. Глоссарий курса находится справа в разделе ресурсов.Для получения кредитов CPE необходимо пройти курс и набрать не менее 70% в итоговой аттестации. Перейти к аттестации можно, нажав на соответствующий блок CPE credits справа.