Скачать курс «Статистический анализ с NumPy, Pandas» — Helen Kapatsa | Отзывы | Складчина

Статистический анализ с NumPy, Pandas

0/5 ·
Создан: 11 июля 2021 г. Обновлён: 23 марта 2026 г.

Работа с данными требует не только знания Python, но и умения эффективно готовить, очищать и анализировать массивы информации. Здесь разбираются инструменты для автоматизации статистических расчетов и подготовки датасетов, которые лежат в основе Data Science.

Внутри курса разбирается работа с ключевыми библиотеками для обработки и визуализации данных: NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn и Seaborn. Вы научитесь находить корреляции, сегментировать выборки и очищать данные от дубликатов с помощью специализированных модулей Python.

Материал ориентирован на разработчиков, которые уже знают Python и хотят перейти к профессиональной работе с аналитикой и большими данными. После завершения курса вы сможете самостоятельно проводить глубокий статистический анализ и переводить сырые показатели в визуально понятные отчеты.

Автор

Другие материалы автора

В
166 ₽ 999 ₽ −83%

Введение в Машинное обучение

Helen Kapatsa
T
130 ₽ 999 ₽ −87%

TensorFlow для начинающих

Helen Kapatsa
У
200 ₽ 999 ₽ −80%

Ускоренный курс PyTorch

Helen Kapatsa
0 · 0 отзывов

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Ещё интересные курсы

К
Предзаказ
4 546 ₽ 22 900 ₽ −80%

Комплект воркшопов - Python for Maya

Intro scrapy, create a reddit bot with python
220 ₽ 670 ₽ −67%

Intro scrapy, create a reddit bot with python

Udemy
Основы работы с большими данными: Data Science Orientation
510 ₽ 7 990 ₽ −94%

Основы работы с большими данными: Data Science Orientation

Данил Динцис
Q
1 104 ₽ 6 600 ₽ −83%

Quantitative Trading Strategies and Models

Quantinsti
О
Предзаказ
1 189 ₽ 19 900 ₽ −94%

Обучение по созданию торговых алгоритмов и роботов

P
Предзаказ
799 ₽

Python Ethical Hacking. Build tools for ethical hacking

Fahad Sarwar
П
210 ₽ 999 ₽ −79%

Профессия разработчик Python

Udemy
А
116 ₽ 999 ₽ −88%

Алгоритмическая торговля с Python: стратегии машинного обучения

Lucas Inglese