От сырого CSV до аналитического отчёта: научись вытаскивать из данных выводы, за которые платят — и собери 5 проектов в портфолио аналитика
Разовая оплата, без подписки. Школьнику курс покупает родитель из кабинета parents.omnex.study.
Данные есть у всех, а выводы умеют делать единицы — и именно за выводы платят. pandas это главный инструмент аналитика данных в Python: библиотека, которой пользуются в банках, маркетинге, продукте, логистике и науке, чтобы за минуты превращать выгрузку на сто тысяч строк в понятную картину «что происходит и что с этим делать».
Этот курс ведёт тебя за руку от первого `read_csv` до полноценного аналитического отчёта. Мы дробим тему на маленькие шаги: каждая функция pandas объясняется на живом датасете интернет-магазина, каждый вывод кода проверен реальным запуском, а не переписан по памяти. Ты не будешь заучивать методы — ты будешь решать те же задачи, что падают на стол junior-аналитику в первую неделю работы: посчитать выручку по городам, найти пропажи в данных, свести две таблицы, построить динамику продаж.
К финалу у тебя в портфолио будет пять проектов: чистка «грязного» датасета, аналитический отчёт по продажам через группировки, сведение таблиц из разных источников и большой капстон с полным разведочным анализом и графиками. Это ровно тот набор, который показывают на собеседовании на позицию аналитика данных.
Курс рассчитан на тех, кто уже знает основы Python (переменные, списки, словари, функции, циклы). Нейросети-наставнику можно задать любой вопрос без стеснения и сдать практику на проверку. Мы не льём воду — только то, что реально пригодится в работе с данными.
Зачем аналитику pandas, как поставить и запустить рабочее окружение, и две структуры данных, на которых держится всё остальное — Series и DataFrame.
Читаем данные из CSV, Excel и JSON, проводим первичный осмотр таблицы через head, info и describe, разбираемся с типами данных и сохраняем результат обратно в файл.
Сердце аналитики: выбираем нужные столбцы, адресуем строки через loc и iloc, фильтруем данные булевыми масками и сложными условиями, безопасно меняем значения.
Реальные данные грязные. Учимся находить и обрабатывать пропуски, удалять дубликаты, чинить типы, приводить в порядок строки и переименовывать значения — прежде чем что-то считать.
Данные редко содержат готовый ответ — его надо вычислить. Учимся создавать новые столбцы векторно и через apply, раскладывать значения по категориям, доставать части дат и сортировать.
Главная суперсила аналитика: разрезать данные по группам и посчитать метрики внутри каждой. groupby, агрегатные функции, несколько метрик сразу, transform, crosstab и сводные таблицы.
Данные живут в разных таблицах, а выводы нужны из всех сразу. Учимся склеивать таблицы через concat, соединять по ключу через merge, разбираем виды джойнов и работаем со временем: resample и скользящие окна.
Числа убеждают, графики продают. Учимся строить визуализации прямо из pandas, подбирать тип графика под задачу и оформлять их для отчёта. Финал — капстон-проект с полным разведочным анализом.