Автор: Иван Бибилов, Кирилл Казанцев
Название: Основы Python для исследований и анализа данных (2023)
Данный курс предназначен для тех, кто никогда не сталкивался с данными или с программированием.
Но также он будет полезен для тех, кто занимается исследованиями в социально-гуманитарных дисциплинах.
Чему вы научитесь:
Прикладной анализ данных используется людьми разных профессий: экономистами, социологами, политологами, юристами, медиками, журналистами.
Мы хотим сосредоточить внимание на тех людях, которые могут использовать элементы программирования и аналитики в своей профессии.
При этом конечно не преследуется цель превратить всех в разработчиков или действовать под лозунгом “войти в IT”. Скорее, сосредоточиться на освоении инструментов, помогающих в основной работе.
Мы подготовили для вас вводный курс в анализ данных, который сочетает в себе развитие навыков программирования и анализа данных, а также представление о том, какие данные бывают и как с ними можно работать.
Для кого этот курс:
Этот курс предназначен для тех, кто никогда раньше не занимался работой с данными, не открывал Python (или любой другой язык программирования), но при этом хочет начать разбираться в том, как устроены данные и их первичный анализ. В ходе прохождения курса вам не потребуются дополнительные знания в области математики, статистики или программирования.
Как проходит обучение:
Курс предоставлен в текстовом формате, поэтому вы сможете его изучать в любом месте и на любом устройстве. В программе также будут проверочные задания и задачи на программирование с автоматической проверкой.
Подробнее:
Скачать:
Название: Основы Python для исследований и анализа данных (2023)
Данный курс предназначен для тех, кто никогда не сталкивался с данными или с программированием.
Но также он будет полезен для тех, кто занимается исследованиями в социально-гуманитарных дисциплинах.
Чему вы научитесь:
- начать применять навыки программирования;
- проводить первичный анализ: то есть загружать данные, готовить первые выводы;
- получать базовые статистики по интересующим показателям;
- готовить небольшой отчет по проведенному анализу при помощи визуализации.
Прикладной анализ данных используется людьми разных профессий: экономистами, социологами, политологами, юристами, медиками, журналистами.
Мы хотим сосредоточить внимание на тех людях, которые могут использовать элементы программирования и аналитики в своей профессии.
При этом конечно не преследуется цель превратить всех в разработчиков или действовать под лозунгом “войти в IT”. Скорее, сосредоточиться на освоении инструментов, помогающих в основной работе.
Мы подготовили для вас вводный курс в анализ данных, который сочетает в себе развитие навыков программирования и анализа данных, а также представление о том, какие данные бывают и как с ними можно работать.
Для кого этот курс:
Этот курс предназначен для тех, кто никогда раньше не занимался работой с данными, не открывал Python (или любой другой язык программирования), но при этом хочет начать разбираться в том, как устроены данные и их первичный анализ. В ходе прохождения курса вам не потребуются дополнительные знания в области математики, статистики или программирования.
Как проходит обучение:
Курс предоставлен в текстовом формате, поэтому вы сможете его изучать в любом месте и на любом устройстве. В программе также будут проверочные задания и задачи на программирование с автоматической проверкой.
Подробнее:
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Скачать:
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Похожие темы
- [Павел Хошев] Многопоточный Python [Stepik] (2024)
- [ЕШКО] Программирование на Python для начинающих (2024)
- [Mahdi Behdani] Google Trends с Python - наука о данных, маркетинг и новости [Udemy] (2024)
- [Никита Шультайс] Дата и время в Python 3 [shultais.education] (2024)
- [Никита Шультайс] Функциональное программирование в Python 3 [shultais.education] (2024)
- [Никита Шультайс] Работа с файлами в Python 3 [shultais.education] (2024)
- [Karpov.Courses] Продвинутая аналитика данных. Часть 3 (2023)
- [karpov.courses, Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев] Machine Learning для начинающих. Часть 7 из 7 (2023)
- [karpov.courses, Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев] Machine Learning для начинающих. Часть 6 из 7 (2023)
- [karpov.courses, Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев] Machine Learning для начинающих. Часть 5 из 7 (2023)