12 модулей

Интерактивный

Технологии и ИТ Программирование Наука о данных

Обработка данных в Pandas

Name: Обработка данных в Pandas
Availability: InStock

12 часов 3 12 модулей Сертификат на 7 языках Неограниченный доступ Совместимо с мобильным

Бесплатно ВЕСЬ КОНТЕНТ

Курс бесплатный · Сертификат от 55 $

Начать

Обучение с поддержкой ИИ

Твой персональный ИИ-ассистент с тобой на протяжении всего курса: задавай мгновенные вопросы, получай объяснения на своём уровне, твой прогресс сохраняется.

24/7 активен · в каждом модуле

ТЕХНОЛОГИИ И ИТ ПРОГРАММИРОВАНИЕ НАУКА О ДАННЫХ

Обработка данных в Pandas обучение Обработка данных в Pandas сертификационная программа предназначена для всех, кто хочет освоить мощный инструмент анализа и преобразования данных на Python. Курс охва...

3 студентов 720 минут 12 модулей

12 модулей

Интерактивный

Бесплатно ВЕСЬ КОНТЕНТ

Курс бесплатный · Сертификат от 55 $

Начать

Что такое Обработка данных в Pandas?

Обработка данных в Pandas обучение

Обработка данных в Pandas сертификационная программа предназначена для всех, кто хочет освоить мощный инструмент анализа и преобразования данных на Python. Курс охватывает полный цикл работы с библиотекой Pandas: от создания Series и DataFrame до продвинутых техник оптимизации и визуализации. Программа ориентирована на начинающих специалистов, студентов и аналитиков, стремящихся получить практический навык обработки реальных наборов данных. Главный результат обучения — уверенное владение методами очистки, трансформации и агрегации данных для решения прикладных задач.

Обучение построено по принципу «от простого к сложному»: первые уроки знакомят с основами индексации и чтения данных, затем переходят к очистке, работе с текстом и векторизации. Далее изучаются группировка, объединение таблиц, сводные таблицы и временные ряды, а завершается курс продвинутыми техниками и визуализацией. Каждая тема сочетает теоретические объяснения с практическими примерами, что позволяет сразу применять полученные знания. Выбор этой программы сейчас особенно актуален в связи с ростом demand на специалистов по data science и необходимостью эффективно обрабатывать большие объёмы информации.

Что такое обработка данных в Pandas?

Обработка данных в Pandas — это совокупность методов и инструментов библиотеки Pandas для Python, предназначенных для манипуляции табличными и временными данными. Основными концепциями являются Series (одномерный массив) и DataFrame (двумерная таблица), которые позволяют выполнять индексацию, фильтрацию, сортировку и преобразование данных. В рамках этой области решаются задачи загрузки данных из различных источников, их очистки от пропусков и дубликатов, а также приведения к нужному формату для дальнейшего анализа.

Сегодня обработка данных в Pandas стала неотъемлемой частью работы data scientist’ов, аналитиков и инженеров в самых разных отраслях: от финансов и маркетинга до научных исследований и биоинформатики. С ростом объёмов данных и потребности в быстрой их обработке Pandas остаётся одним из самых популярных инструментов благодаря своей гибкости и производительности. Последние версии библиотеки активно развиваются, добавляя поддержку новых типов данных и оптимизации, что делает её ещё более востребованной в условиях современного data-driven мира.

Освоение обработки данных в Pandas формирует прочный фундамент для работы с любыми табличными данными и служит базой для изучения более сложных библиотек машинного обучения и визуализации. Этот навык позволяет специалисту самостоятельно проводить разведочный анализ, подготавливать данные для моделей и создавать отчёты. Профессиональные контексты, где Pandas незаменим, включают позиции data analyst, data scientist, бизнес-аналитика и разработчика, работающего с данными.

Частые вопросы о Обработка данных в Pandas

Стоит ли сертификат по Pandas на резюме?

Сертификат, подтверждающий прохождение практического курса по Pandas, может стать полезным дополнением к резюме, особенно если вы хотите продемонстрировать навыки работы с данными. Он содержит уникальный код проверки, который работодатель может онлайн подтвердить. В нашем курсе вы получите именно такой сертификат сразу после финального теста — в формате PDF, на одном из 7 языков. Курс полностью бесплатный, поэтому сертификат — это отличный способ подтвердить свои знания без лишних затрат.

Подойдет ли этот курс новичку без опыта в Python?

Да, курс начинается с самых основ: вы познакомитесь с Series и DataFrame, научитесь создавать и индексировать данные. Для прохождения достаточно базового понимания Python — циклы и функции не требуются. Программа построена так, чтобы новичок мог последовательно освоить материал, начиная с модуля «Знакомство с Pandas». Все примеры и задания адаптированы для первого знакомства с библиотекой.

Чем отличается .loc от .iloc в Pandas?

.loc использует метки (label-based indexing), а .iloc — целочисленные позиции (position-based indexing). Разберём на примере: если у DataFrame индексы [2,5,7], то df.loc[5] вернёт строку с меткой 5, а df.iloc[1] — вторую строку по порядку (с меткой 5). Основные различия:

.loc: работает с именами строк и столбцов, поддерживает срезы по меткам (включая правую границу).
.iloc: работает с целыми числами от 0, срезы исключают правую границу.

В модуле «Индексация и выборка данных» мы подробно разбираем эти различия на реальных датасетах, чтобы вы могли уверенно выбирать нужный метод.

Как работает groupby в Pandas на примере?

Метод groupby реализует парадигму split-apply-combine: сначала данные разбиваются на группы по указанному столбцу, затем к каждой группе применяется функция, и результаты объединяются. Пример: df.groupby('city')['sales'].sum() — группируем по городам, выбираем столбец sales и суммируем продажи в каждом городе. В курсе мы разбираем три шага этой парадигмы на примере реальных данных, включая множественные агрегации и фильтрацию групп.

Когда использовать fillna, а когда dropna?

fillna применяют, когда нужно сохранить размер данных, заполнив пропуски средним, медианой или константой. dropna — когда пропусков мало и их удаление не искажает анализ, или когда строки с пропусками не представляют ценности. Выбор зависит от контекста: например, при работе с временными рядами часто используют fillna с методом ffill. В модуле «Очистка и предобработка данных» мы учимся оценивать долю пропусков и выбирать оптимальную стратегию.

В чем разница между merge и concat?

merge объединяет таблицы по общему ключу (аналог SQL JOIN), а concat просто склеивает их по оси (строки или столбцы). Например, merge подходит для связывания таблицы заказов с таблицей клиентов по ID, а concat — для добавления новых строк из другого файла. В курсе мы сравниваем три подхода к объединению: merge, join и concat, и учимся выбирать нужный в зависимости от структуры данных.

Правда ли, что Pandas медленнее Excel?

Для больших объёмов данных (сотни тысяч строк и более) Pandas значительно быстрее Excel, так как использует векторизованные операции и работает в оперативной памяти. Excel замедляется при росте данных, а Pandas обрабатывает их за секунды. Однако для маленьких таблиц Excel может быть удобнее из-за интерактивного интерфейса. В продвинутом модуле курса мы показываем техники оптимизации, которые делают Pandas ещё быстрее.

Что Тебе Даст Этот Курс?

Создавать и манипулировать структурами Series и DataFrame для хранения и обработки табличных данных.
Применять методы индексации и выборки данных для извлечения подмножеств из DataFrame.
Реализовывать импорт и экспорт данных из различных форматов (CSV, Excel, SQL) с помощью Pandas.
Очищать и предобрабатывать данные, включая обработку пропусков, дубликатов и выбросов.
Применять функции apply, map и векторизованные операции для преобразования данных в DataFrame.
Выполнять группировку и агрегацию данных с использованием groupby и агрегирующих функций.
Объединять несколько наборов данных с помощью merge, join и concat для создания единого DataFrame.
Строить сводные таблицы и кросс-таблицы для многомерного анализа данных.

Программа

12 модулей

1. Знакомство с Pandas: Series и DataFrame

1 час

2. Индексация и выборка данных

1 час

3. Чтение и запись данных

1 час

4. Очистка и предобработка данных

1 час

5. Работа с текстовыми данными

1 час

6. Преобразование данных: apply, map и векторизация

1 час

7. Группировка и агрегация данных

1 час

8. Объединение данных: merge, join и concat

1 час

9. Сводные таблицы и кросс-таблицы

1 час

10. Работа с временными рядами

1 час

11. Продвинутые техники и оптимизация

1 час

12. Визуализация данных в Pandas

1 час

Экзамен – Обработка данных в Pandas

20 вопросов • 70% для прохождения • 30 мин

Открыть все модули бесплатно

Создай аккаунт, запишись на курс и сразу начни с первого модуля.

Войти

Экзамен – Обработка данных в Pandas

20 вопросов • Проход: 70% • 30 мин

Начать тест

Длительность курса

720

Всего минут

Модуль

Финальный экзамен

~60

Мин / Модуль

Программа сертификации Обработка данных в Pandas

Подтверди навык

Те, кто проходит экзамен из 20 вопросов на 30 минут с результатом 70%, получают сертификат Обработка данных в Pandas.

Выделись в резюме

Добавив сертификат в резюме, ты получаешь профессиональную рекомендацию для поиска работы и выделяешься среди других.

Преимущество в карьере

Сертификаты Obrazum признаются HR-департаментами и расширяют карьерные возможности.

Образец

Начать

СТОИМОСТЬ СЕРТИФИКАТА

110 $ 55 $

Детали сертификата

В конце курса проводится онлайн-экзамен из 20 вопросов с ограничением 30 минут. Экзамен появляется автоматически после прохождения тем. Получившие минимум 70 из 100 на сертификационном экзамене получают Обработка данных в Pandas-документ (сертификат участия). Полученный сертификат можно добавить в резюме для откликов в перечисленных выше отраслях и использовать как доказательство прохождения этого интерактивного курса.

Сертификат об успехе, который ты получаешь по программе курса Обработка данных в Pandas, обладает ценностью, доказывающей твоё личное и профессиональное развитие в деловой среде. Добавив его в резюме, ты получаешь весомую рекомендацию для откликов на вакансии. Кроме того, по сравнению с сертификатами других частных образовательных учреждений сертификаты Obrazum предлагаются нашим участникам по гораздо более доступной цене.

Поскольку отделы кадров знают Obrazum как авторитетное учреждение в этой сфере, они ценят такие сертификаты и могут благосклонно оценить твои отклики на вакансии. Поэтому сертификат курса Обработка данных в Pandas от Obrazum способен сделать твои заявки более привлекательными и обеспечить выгодную позицию в деловой среде.

Подробнее — посети страницу Поддержки.

Сертификат на 7 языках

Получение сертификатов о прохождении наших курсов стало более значимым и глобальным. С сертификатами на турецком, английском, немецком, французском, испанском, арабском и русском языках мы раскрываем потенциал наших учеников по всему миру.

Почему сертификат на 7 языках?

01

Развитие глобальных навыков

Получение сертификатов на 7 языках развивает твои навыки коммуникации в общении с большим числом людей по всему миру. Это позволяет действовать на международной арене увереннее и компетентнее.
02

Международные карьерные возможности

Работодатели могут расценить твои сертификаты на нескольких языках как признак способности использовать глобальные возможности. Так ты откроешь больше дверей для новых работ и проектов.
03

Культурное богатство

Возможность получить сертификаты на разных языках помогает выстраивать более близкие отношения с разными культурами и расширяет мировоззрение. Это обогащает глобальную перспективу и углубляет культурное понимание.
04

Способность участвовать в международных проектах

Многоязычные сертификаты дают преимущество для более эффективной работы на международных проектах. Они повышают шансы на лидерство и участие в разнообразных проектах в бизнес-среде.
05

Прояви себя на глобальной арене

Сертификаты на нескольких языках позволяют показать твои навыки и знания по всему миру. Ты можешь стать профессионалом, признанным на международном уровне.

Языковое разнообразие открывает мировые возможности. Если хочешь проявить себя на международной арене, присоединяйся к нашей программе онлайн-курса Обработка данных в Pandas и отправляйся в это путешествие вместе с нами.

Часто задаваемые вопросы

Этот курс платный?

Нет, все курсы на Obrazum полностью бесплатны. Мы считаем, что образование должно быть доступно каждому.

Как присоединиться к курсу?

После создания аккаунта одним кликом по «Начать курс» можно сразу же приступить к первому модулю.

Могу ли я проходить курс в своём темпе?

Да, все курсы рассчитаны на обучение в своём темпе. Дедлайнов и ограничений по времени нет.

Как получить мой сертификат?

После завершения курса и успешной сдачи итогового экзамена можно заказать сертификат и сразу скачать PDF.

Какие преимущества у Сертифицированного сертификата?

С мгновенным доступом к PDF, валидностью на 7 языках, цифровой подписью и уникальным кодом проверки твой сертификат становится профессиональной рекомендацией в откликах на вакансии.

Развивайте карьеру

Сделай новый шаг в карьере с курсом Обработка данных в Pandas. Добавь сертификат в резюме, выделись среди соискателей и открой новые возможности в индустрии.

Начать