Трек
Аналитик данных на Python
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Любимая обучающимися из тысяч компаний
Обучаете команду?
Попробуйте для бизнеса
Certification Available
Авторство:
Industry recognized certifications help you stand out and prove your skills. Prepare for certification by completing this track.
Included with PremiumОписание трека
Аналитик данных на Python
Станьте аналитиком данных с Python
Начните карьеру в аналитике данных, освоив Python — самый популярный язык программирования для анализа данных. В этом треке вы узнаете, как импортировать, очищать, обрабатывать и визуализировать данные с помощью мощных библиотек Python. Предварительный опыт программирования не требуется; мы проведём вас от основ к продвинутым методам анализа данных.Развивайте ключевые навыки анализа данных
Благодаря практическим упражнениям и реальным проектам вы освоите базовые навыки, необходимые каждому аналитику данных:- Очищайте и предварительно обрабатывайте данные с помощью pandas и NumPy
- Создавайте убедительные визуализации с помощью Seaborn и Matplotlib
- Проводить исследовательский анализ данных, чтобы выявлять инсайты
- Применяйте статистические методы, такие как проверка гипотез и выборка
- Объединяйте данные из нескольких источников с помощью join и merge
Работайте с реальными наборами данных
Практикуйте свои навыки на разнообразных наборах данных, отражающих задачи, с которыми аналитики данных сталкиваются ежедневно. Вы изучите фильмы Netflix, исследуете результаты тестов в государственных школах Нью-Йорка, проанализируете закономерности преступности в Лос-Анджелесе и многое другое. Эти проекты помогут вам обрести уверенность в решении реальных задач с данными и в эффективном представлении своих выводов.Комплексная программа для начинающих аналитиков данных
Этот трек предлагает комплексный путь обучения для начинающих аналитиков данных. Вы начнёте с основ программирования на Python и постепенно перейдёте к более продвинутым методам работы с данными и статистическим техникам. Курсы охватывают ключевые библиотеки, такие как pandas, NumPy и Seaborn, обеспечивая вам всесторонний набор инструментов для анализа данных.Почему Python для анализа данных?
Python стал основным языком для анализа данных благодаря своей простоте, универсальности и мощной экосистеме. Его обширные библиотеки позволяют легко выполнять сложные преобразования данных, создавать впечатляющие визуализации и применять статистические модели. Популярность Python также означает множество ресурсов сообщества и высокий спрос на навыки Python на рынке труда.Начните карьеру в аналитике данных
Завершив этот Трек, вы будете готовы:- Подаваться на позиции младшего аналитика данных
- Вносить вклад в проекты и принятие решений на основе данных
- Продолжайте изучать продвинутые темы в анализе данных и науке о данных
- Эффективно доносить выводы как до технической, так и до нетехнической аудитории
Необходимые условия
Для этого трека нет предварительных требованийCourse
Master the basics of data analysis with Python in just four hours. This online course will introduce the Python interface and explore popular packages.
Course
Level up your data science skills by creating visualizations using Matplotlib and manipulating DataFrames with pandas.
Project
Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.
Course
Learn how to import and clean data, calculate statistics, and create visualizations with pandas.
Project
Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York City's public schools!
Course
Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
Course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data using Python.
Course
Learn how to create informative and attractive visualizations in Python using the Seaborn library.
Project
Explore a dataset containing a century's worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?
Skill Assessment
Course
Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.
Project
Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.
Course
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
Course
Learn how and when to use common hypothesis tests like t-tests, proportion tests, and chi-square tests in Python.
Project
Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!
завершён
Получить сертификат об окончании
Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CVПоделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас
Certification Available
Авторство:
Industry recognized certifications help you stand out and prove your skills. Prepare for certification by completing this track.
Included with PremiumПрисоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Аналитик данных на Python уже сегодня!
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.