Младший специалист по данным и науке о данных на Python

Освойте основы анализа данных с Python всего за четыре часа. Этот онлайн-курс познакомит с интерфейсом Python и популярными пакетами.

Повысьте навыки в data science, создавая визуализации с помощью Matplotlib и работая с DataFrames в pandas.

Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.

Импортируйте и очищайте данные, рассчитывайте статистику и создавайте визуализации с pandas.

Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York City's public schools!

Научитесь объединять данные из нескольких таблиц, соединяя их с помощью pandas.

Развивайте статистические навыки и учитесь собирать, анализировать данные и делать точные выводы с помощью Python.

Научитесь создавать, настраивать и делиться визуализациями данных с помощью Matplotlib.

Научитесь создавать информативные и привлекательные визуализации в Python с помощью библиотеки Seaborn.

Explore a dataset containing a century's worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?

Изучите искусство написания собственных функций в Python, а также ключевые понятия, такие как области видимости и обработка ошибок.

Продолжайте развивать современные навыки Data Science, изучая итераторы и списковые включения.

Изучите, как исследовать, визуализировать и извлекать выводы из данных с помощью exploratory data analysis (EDA) в Python.

Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.

Научитесь обрабатывать и визуализировать категориальные данные с помощью pandas и seaborn.

Apply your knowledge of data types and categorical data to prepare a big dataset for modeling!

Никому не нравится смотреть на электронные таблицы! Оживите свои данные. Улучшите презентацию и научитесь превращать технические данные в практические выводы.

Импортируйте данные в Python из разных источников: Excel, SQL, SAS и прямо из веба.

Научитесь выявлять и устранять грязные данные и развивайте навыки, чтобы превращать сырые данные в точные выводы!

Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.

Научитесь работать с датами и временем в Python.

Научитесь применять лучшие практики для написания поддерживаемых, повторно используемых, сложных функций с хорошей документацией.

Прогнозируйте цены на жильё и CTR рекламы, применяя, анализируя и интерпретируя регрессионный анализ с statsmodels в Python.

Clean customer data and use logistic regression to predict whether people will make a claim on their car insurance!

Изучите, как и когда использовать распространённые тесты гипотез, такие как t-тесты, тесты долей и критерии хи-квадрат в Python.

Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!

Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!

Развивайте навыки машинного обучения с scikit-learn в Python. Используйте реальные наборы данных в этом интерактивном курсе и научитесь делать точные прогнозы!

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

Научитесь кластеризовать, преобразовывать, визуализировать и извлекать инсайты из неразмеченных наборов данных с помощью scikit-learn и scipy.

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

На этом курсе вы узнаете, как использовать древовидные модели и ансамбли для регрессии и классификации с помощью scikit-learn.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.