0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<ul><li><a>Запись открытого урока курса "Python для аналитики"</a><ul><li><ul><li><a>Читайте на Хабр:</a></li>
1
<ul><li><a>Запись открытого урока курса "Python для аналитики"</a><ul><li><ul><li><a>Читайте на Хабр:</a></li>
2
</ul></li>
2
</ul></li>
3
</ul></li>
3
</ul></li>
4
</ul><p>На вебинаре научились выводить данные на графики, поработали с Jupyter Notebook и разобрали популярные Python-библиотеки для визуализации данных: Matplotlib, Seaborn, Plotly. Как итог - создадали понятный и полезный график с данными, чтобы закрепить полученные знания на практике.</p>
4
</ul><p>На вебинаре научились выводить данные на графики, поработали с Jupyter Notebook и разобрали популярные Python-библиотеки для визуализации данных: Matplotlib, Seaborn, Plotly. Как итог - создадали понятный и полезный график с данными, чтобы закрепить полученные знания на практике.</p>
5
<p><strong>Спикер: Роман Козлов</strong></p>
5
<p><strong>Спикер: Роман Козлов</strong></p>
6
<p>Аналитик Big Data/системный аналитик</p>
6
<p>Аналитик Big Data/системный аналитик</p>
7
<h4>Читайте на Хабр:</h4>
7
<h4>Читайте на Хабр:</h4>
8
<p><a>Матстат и опоздания на работу</a></p>
8
<p><a>Матстат и опоздания на работу</a></p>
9
<p><a>Кластеризация, которую легко осуществить с помощью PyCaret</a></p>
9
<p><a>Кластеризация, которую легко осуществить с помощью PyCaret</a></p>
10
<p><a>RFM-анализ для успешного сегментирования клиентов с помощью Python</a></p>
10
<p><a>RFM-анализ для успешного сегментирования клиентов с помощью Python</a></p>
11
11