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
Освойте основы анализа данных с Python всего за четыре часа. Этот онлайн-курс познакомит с интерфейсом Python и популярными пакетами.
Course
Повысьте навыки в data science, создавая визуализации с помощью Matplotlib и работая с DataFrames в pandas.
Project
Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.
Course
Импортируйте и очищайте данные, рассчитывайте статистику и создавайте визуализации с pandas.
Project
Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York City's public schools!
Course
Научитесь объединять данные из нескольких таблиц, соединяя их с помощью pandas.
Course
Развивайте статистические навыки и учитесь собирать, анализировать данные и делать точные выводы с помощью Python.
Course
Научитесь создавать информативные и привлекательные визуализации в Python с помощью библиотеки Seaborn.
Project
Explore a dataset containing a century's worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?
Skill Assessment
Course
Изучите, как исследовать, визуализировать и извлекать выводы из данных с помощью exploratory data analysis (EDA) в Python.
Project
Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.
Course
Course
Изучите, как и когда использовать распространённые тесты гипотез, такие как t-тесты, тесты долей и критерии хи-квадрат в 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.