NumPy и анализ данных — курс от Stepik
Бесплатный курс на Stepik от автора Александра Сидорова, посвящённый библиотеке NumPy -- ключевому инструменту для работы с многомерными массивами в Python. Вы освоите создание и манипулирование массивами, матричные операции, основы линейной алгебры, статистические функции и визуализацию данных с помощью Matplotlib. Курс построен на практических заданиях с автоматической проверкой, что позволяет учиться в своём темпе и сразу закреплять навыки на реальных примерах. Идеально подходит как первый шаг в анализ данных на Python для тех, кто уже знаком с основами языка.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- Stepik
- Автор
- Александр Сидоров, Stepik
- Длительность
- 1 мес, 3 ч/нед
- Формат
- Онлайн: видеоуроки, текстовые материалы, практические задания с автоматической проверкой, самостоятельный темп
- Уровень
- Новичок
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат Stepik
- Обновлено
- март 2026 г.
Программа и содержание
Модули и темы
Познакомитесь с библиотекой NumPy, научитесь создавать одномерные и многомерные массивы различными способами. Разберёте типы данных, атрибуты массивов и базовые операции создания.
- Установка и импорт NumPy
- Создание массивов (array, arange, linspace)
- Типы данных в NumPy
- Атрибуты массивов (shape, dtype, ndim)
Основы NumPy и создание массивов
Знакомство с библиотекой NumPy, создание одномерных и многомерных массивов, типы данных
Познакомитесь с библиотекой NumPy, научитесь создавать одномерные и многомерные массивы различными способами. Разберёте типы данных, атрибуты массивов и базовые операции создания.
- Установка и импорт NumPy
- Создание массивов (array, arange, linspace)
- Типы данных в NumPy
- Атрибуты массивов (shape, dtype, ndim)
Операции с массивами
Индексация, срезы, изменение формы и поэлементные операции над массивами
Освоите индексацию и срезы для доступа к элементам массивов. Научитесь изменять форму массивов, выполнять поэлементные арифметические операции и фильтровать данные с помощью булевой индексации.
- Индексация и срезы
- Изменение формы (reshape, ravel)
- Поэлементные операции
- Булева индексация и фильтрация
Линейная алгебра и матрицы
Матричные операции, скалярное произведение, обратные матрицы и решение систем уравнений
Изучите матричные операции с помощью NumPy: умножение матриц, вычисление определителей, нахождение обратных матриц и решение систем линейных уравнений. Разберёте модуль numpy.linalg.
- Матричное умножение
- Скалярное произведение
- Транспонирование
- Обратная матрица
- Решение систем уравнений
Статистика и агрегирование
Статистические функции NumPy: среднее, медиана, дисперсия, корреляция и агрегирование по осям
Научитесь вычислять описательные статистики с помощью NumPy: среднее, медиану, дисперсию, стандартное отклонение. Освоите агрегирование данных по различным осям многомерных массивов.
- Среднее и медиана
- Дисперсия и стандартное отклонение
- Минимум и максимум
- Агрегирование по осям
Визуализация и практическое применение
Визуализация данных с помощью Matplotlib и применение NumPy в задачах анализа данных
Освоите визуализацию массивов NumPy с помощью Matplotlib: построение графиков, гистограмм и диаграмм рассеяния. Научитесь генерировать случайные данные и решать практические задачи анализа.
- Matplotlib и графики
- Гистограммы и scatter-plots
- Генерация случайных данных
- Практические задачи анализа
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Начинающим аналитикам данных, которые хотят освоить NumPy
- →Студентам, изучающим Python и переходящим к анализу данных
- →Программистам, которым нужна библиотека для численных вычислений
- →Всем, кто готовится к изучению pandas и Machine Learning
Требования
- →Базовые знания Python: переменные, списки, циклы, функции
- →Компьютер с установленным Python и доступом в интернет
Плюсы и минусы курса NumPy и анализ данных
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Полностью бесплатный курс на платформе Stepik
- Практические задания с автоматической проверкой
- Обучение в своём темпе без жёстких дедлайнов
- Хорошая база для дальнейшего изучения pandas и Data Science
- Покрывает все основные возможности NumPy
Минусы
- Только библиотека NumPy -- pandas и другие инструменты не рассматриваются
- Нет обратной связи от преподавателя -- только автоматическая проверка
- Требуется базовое знание Python -- не подходит для абсолютных новичков
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Нужно ли знать Python перед прохождением курса?
Курс бесплатный?
Получу ли я сертификат?
Сколько времени займёт прохождение курса?
Подойдёт ли курс как подготовка к Data Science?
Есть ли практические задания?
Нужно ли знать Python перед прохождением курса?
Да, для комфортного прохождения курса нужно базовое знание Python: переменные, списки, циклы и функции. Если вы только начинаете, рекомендуем сначала пройти вводный курс по Python.
Курс бесплатный?
Да, курс полностью бесплатный. Для прохождения нужна регистрация на платформе Stepik.
Получу ли я сертификат?
Да, после выполнения всех заданий и набора проходного балла вы получите сертификат Stepik.
Сколько времени займёт прохождение курса?
Курс рассчитан примерно на 2--4 недели при нагрузке 3 часа в неделю. Жёстких дедлайнов нет -- можно учиться в своём темпе.
Подойдёт ли курс как подготовка к Data Science?
Да, NumPy -- фундаментальная библиотека для анализа данных и машинного обучения. После этого курса рекомендуем перейти к изучению pandas и Scikit-learn.
Есть ли практические задания?
Да, курс построен на практических заданиях с автоматической проверкой. Вы сразу закрепляете теорию на примерах.