Первичный анализ данных в Python. Часть 1

Анализ данных — это не только написание кода, но и умение превращать разрозненные цифры в работающие бизнес-решения. Здесь разбирают полный индустриальный цикл: от парсинга и агрегации сырых данных до подготовки итоговых аналитических отчетов и визуализации.

Внутри курса разбирают ключевые инструменты Python для дата-сайентиста:

• Pandas и Numpy для манипуляции табличными данными и матричных вычислений.
• Seaborn и Matplotlib для создания профессиональной инфографики.
• Prophet для прогнозирования временных рядов.
• Методологию проведения A/B-тестов и анализа эффективности рекомендательных алгоритмов.

Курс ориентирован на практическое применение: в финале вы защитите проект, решая реальную задачу анализа данных, что позволит закрепить навыки работы с библиотеками на практике.