Yummy Pandas — курс от Stepik

Курс «Yummy Pandas» на платформе Stepik знакомит слушателей с базовыми инструментами анализа и обработки данных при помощи языка Python и библиотеки Pandas. Программа построена в увлекательном формате: от загрузки и первичного осмотра датасетов до фильтрации, группировки, агрегации и визуализации результатов. Студенты осваивают работу с DataFrame и Series, учатся читать CSV-файлы, выполнять сортировку и трансформацию столбцов, объединять таблицы и строить наглядные графики. Курс подходит тем, кто делает первые шаги в анализе данных и хочет быстро освоить практические навыки работы с Pandas.

7.8/10
Рейтинг ToolFox
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
Автор курса, Stepik
Длительность
1 мес, 4 ч/нед
Формат
Онлайн. Видеоуроки, интерактивные задания с автоматической проверкой на платформе Stepik
Уровень
Новичок
Язык
Русский
Сертификат
Сертификат
Обновлено
март 2026 г.
Бесплатно
0

Программа и содержание

Модули и темы

Первый модуль посвящён установке Pandas, созданию основных структур данных — Series и DataFrame, загрузке CSV-файлов и быстрому знакомству со статистическими характеристиками набора данных.

  • Установка Pandas
  • Series и DataFrame
  • Чтение CSV
  • Атрибуты shape и dtypes
  • Метод describe

Знакомство с Pandas

Установка библиотеки, создание Series и DataFrame, первичный осмотр данных

Первый модуль посвящён установке Pandas, созданию основных структур данных — Series и DataFrame, загрузке CSV-файлов и быстрому знакомству со статистическими характеристиками набора данных.

  • Установка Pandas
  • Series и DataFrame
  • Чтение CSV
  • Атрибуты shape и dtypes
  • Метод describe

Индексация и фильтрация

Выбор строк и столбцов, условная фильтрация данных

Модуль охватывает способы обращения к данным по индексу и меткам, фильтрацию по условиям, работу с булевыми масками и удаление лишних строк и столбцов.

  • loc и iloc
  • Булева фильтрация
  • Метод query
  • Срезы
  • Удаление строк и столбцов

Группировка и агрегация

Операции groupby, сводные таблицы и агрегирующие функции

Группировка данных по категориям, применение агрегирующих функций, построение сводных таблиц и работа с мультииндексами для анализа сложных наборов данных.

  • groupby
  • agg и apply
  • Сводные таблицы pivot_table
  • Мультииндекс
  • Методы sum, mean, count

Объединение и трансформация

Слияние таблиц, обработка пропусков и преобразование данных

Объединение нескольких датафреймов, обработка пропущенных значений, приведение типов столбцов и базовые трансформации данных перед анализом.

  • merge и join
  • concat
  • Обработка NaN
  • fillna и dropna
  • Преобразование типов

Визуализация результатов

Построение графиков средствами Pandas и Matplotlib

Заключительный модуль учит строить наглядные графики: линейные, столбчатые, гистограммы и диаграммы рассеяния для представления результатов анализа.

  • plot в Pandas
  • Гистограммы
  • Диаграммы рассеяния
  • Matplotlib интеграция

Чему научитесь

Загружать и анализировать табличные данные с помощью Pandas
Фильтровать, сортировать и трансформировать данные в DataFrame
Группировать данные и рассчитывать агрегированные показатели
Объединять несколько таблиц через merge и concat
Обрабатывать пропущенные значения в датасетах
Строить базовые графики для визуализации результатов анализа

Для кого подходит

  • Начинающим аналитикам данных, которые хотят освоить Pandas с нуля
  • Студентам технических специальностей, изучающим Python
  • Разработчикам, желающим научиться работать с табличными данными
  • Всем, кто интересуется Data Science и хочет начать с практики

Требования

  • Базовое знание Python: переменные, циклы, функции
  • Установленный Python 3 и среда разработки (Jupyter Notebook или VS Code)

Плюсы и минусы курса Yummy Pandas

Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.

Плюсы

  • Полностью бесплатный курс с практическими заданиями
  • Увлекательная подача материала, лёгкий вход для новичков
  • Автоматическая проверка заданий на платформе Stepik
  • Охватывает ключевые операции Pandas для повседневной работы с данными
  • Гибкий формат — можно проходить в своём темпе

Минусы

  • Базовый уровень — продвинутые темы Pandas не рассматриваются
  • Нет живого общения с преподавателем
  • Сертификат Stepik менее узнаваем среди работодателей

Отзывы (1)

Был ли полезен этот инструмент?
💬

Загрузка комментариев...

Часто задаваемые вопросы

Курс действительно бесплатный?
Да, курс Yummy Pandas на Stepik полностью бесплатный. Все материалы и задания доступны без оплаты.
Нужен ли опыт программирования?
Необходимо базовое владение Python — понимание переменных, циклов и функций. Без этого освоить Pandas будет сложно.
Сколько времени занимает прохождение курса?
При занятиях 4–5 часов в неделю курс можно пройти примерно за 3–4 недели. Формат позволяет учиться в удобном ритме.
Какой документ выдаётся по окончании?
После успешного прохождения выдаётся сертификат Stepik, который можно прикрепить к резюме или профилю LinkedIn.
Достаточно ли курса для работы аналитиком данных?
Курс даёт хорошую базу по Pandas, но для работы аналитиком потребуется изучить также SQL, визуализацию данных и основы статистики.

Курс действительно бесплатный?

Да, курс Yummy Pandas на Stepik полностью бесплатный. Все материалы и задания доступны без оплаты.

Нужен ли опыт программирования?

Необходимо базовое владение Python — понимание переменных, циклов и функций. Без этого освоить Pandas будет сложно.

Сколько времени занимает прохождение курса?

При занятиях 4–5 часов в неделю курс можно пройти примерно за 3–4 недели. Формат позволяет учиться в удобном ритме.

Какой документ выдаётся по окончании?

После успешного прохождения выдаётся сертификат Stepik, который можно прикрепить к резюме или профилю LinkedIn.

Достаточно ли курса для работы аналитиком данных?

Курс даёт хорошую базу по Pandas, но для работы аналитиком потребуется изучить также SQL, визуализацию данных и основы статистики.

Информация проверена: март 2026 г.