Аналитика данных · Python · pandas 3 · на английском
Обзор курса Бориса Пасхавера
Курс Бориса Пасхавера посвящён работе с табличными данными в pandas: от выбора нужных строк до группировок, объединений и преобразования формы таблицы. Это точный вариант для перехода от ручных действий в электронной таблице к воспроизводимому Python-анализу. Автор сообщает о перезаписи курса в 2026 году под Pandas 3; сравнивая старые решения из интернета, проверяйте версии и правила изменения данных.
RusUdemyПомогаем оформить выбранный курс в личном аккаунте Udemy — без общих аккаунтов и предоплаты.Подробнее
Бестселлер UdemyБорис Пасхавер · английский язык · обновление октябрь 2026
Аналитикам и уверенным пользователям таблиц, которым нужно перейти к воспроизводимой обработке данных в pandas.
Полезны формулы и сводные таблицы Excel или Google Sheets, основы Python и понимание типов данных. Встроенное введение Python не заменяет самостоятельную тренировку языка.
Набор воспроизводимых ноутбуков: очистка, выборка, объединение, группировка, даты и визуализация на прилагаемых датасетах.
Название не означает полный набор навыков data analyst: SQL, Power BI и постановку статистического эксперимента нужно изучать отдельно. Примеры старых версий pandas могут отличаться от перезаписанной программы pandas 3. В программе есть отдельные инструкции установки для Windows и macOS, окружение uv и работа в JupyterLab. Python и pandas доступны и для Linux, но отдельный путь установки Linux автором не заявлен. Версии окружения фиксируйте по файлам материалов курса, не смешивая старые и новые примеры.
Узкая программа pandas полезна, если вы уже понимаете, какой результат нужен из таблицы, и хотите получать его кодом. После демонстрации закройте решение и попробуйте выполнить ту же задачу на маленьком наборе с пропусками и повторяющимися ключами. Ошибка часто связана не с незнакомым методом, а с неверным предположением о данных. Цель — объяснимый сценарий обработки, а не соревнование в длине цепочки вызовов.
Это редакционные упражнения для самопроверки, не дополнительные уроки или обещание проверки работ преподавателем. Используйте открытые или синтетические данные и не публикуйте закрытые учебные материалы.
Загрузите CSV с датой, суммой и кодом товара, содержащим ведущие нули. Проверьте типы и несколько исходных строк. Код товара не обязан быть числом, а успешно прочитанный файл ещё не означает корректную интерпретацию значений.
Разделите пустое значение, ноль и неизвестную категорию. Для каждого выберите действие и объясните его предметным смыслом. Сравните число строк и итог до и после очистки, сохранив причины исключений.
Объедините продажи со справочником, затем добавьте повторный и отсутствующий ключ. Сравните количество строк, найдите несовпадения и проверьте сумму. Не используйте drop_duplicates как автоматический способ исправить неверное соединение.
Перезапустите JupyterLab и выполните анализ целиком из неизменённого файла. Добавьте небольшой контроль ожидаемой суммы и количества строк. Зафиксируйте версии зависимостей и напишите, как получить итог без ручного редактирования промежуточной таблицы.
Маршрут знакомит с настройкой среды, объектами pandas и операциями над таблицами. Полезно изучать каждую конструкцию через вопрос к данным: какие строки выбрать, на каком уровне сгруппировать и по какому ключу соединить. Версию из учебных материалов сохраняйте отдельно от рабочих проектов.
На дату проверки в карточке Udemy: 16 разделов, 155 лекций, 17 ч 43 мин материалов по Udemy. Это указанная платформой длительность материалов, а не срок освоения профессии. На настройку среды, задания, самостоятельные расчёты и разбор ошибок потребуется дополнительное время. Темы ниже сгруппированы редакцией; точное оглавление доступно на Udemy.
Соберите один небольшой сценарий, который можно запустить с начала и проверить на новых строках. Затем выбирайте продолжение по задаче: SQL для доступа к данным, статистику для обоснования вывода или BI для регулярного интерактивного отчёта.
Окружение uv, JupyterLab и краткое повторение Python
Series и устройство DataFrame
Фильтрация, выборка и изменение табличных данных
Текст, MultiIndex и группировка GroupBy
Объединение DataFrame и контроль результата merge
Даты, время, чтение и запись файлов
Визуализация, оформление таблиц и настройки pandas
Посмотрите открытый урок и перескажите, какой результат автор хочет получить из данных. Термины row, missing value, grouping и join записывайте вместе с маленькой таблицей. После демонстрации измените входные строки и проверьте расчёт: понимание проявляется не в точном повторении кода, а в объяснении нового результата.
Как проходить курсы Udemy на английскомЯзык исходного курса — английский. Субтитры и автоматический перевод проверяйте в меню CC на Udemy. Русский обзор и переведённое название не означают русскую озвучку.
Когда программа вам подходитПришлите ссылку на выбранную программу. Уточним текущую стоимость и поможем оформить её в вашем личном аккаунте Udemy. Материалы и прогресс останутся у вас.
Курс появляется в вашей личной библиотеке на Udemy. Никаких пиратских копий, общих аккаунтов или «серых» схем.
Вы оплачиваете покупку только после того, как курс появился в вашем аккаунте Udemy.
Обычно от первого сообщения до появления курса в аккаунте проходит около 10 минут.
В Telegram отвечает живой человек: можно задать вопрос и получить качественную поддержку по покупке.
Сначала согласуем курс и условия. Без общих аккаунтов и предоплаты.
Опыт работы с сервисом
