Data ScienceНачальный

Jupyter Notebook с нуля: бесплатный курс

Name: Jupyter Notebook с нуля — бесплатный курс | Latorn
Availability: InStock

Бесплатный практический курс по Jupyter Notebook для начинающих. Научитесь устанавливать Jupyter, работать с кодовыми и Markdown-ячейками, загружать данные, строить графики, использовать магические команды, отладку и расширения.

Автор — Алексей Малышкинобновлён 18 сентября 2026

6 модулей • 17 уроков15 заданий с проверкойоколо 3 ч

Свободный темпСертификат с проверкой

О курсе

Jupyter Notebook позволяет объединить Python-код, пояснения, таблицы и графики в одном документе. Такой формат используют в анализе данных, машинном обучении, исследованиях и обучении программированию.

Курс начинается с установки и первого ноутбука. Затем вы разберётесь с кодовыми и Markdown-ячейками, научитесь подключать библиотеки, загружать данные и строить визуализации. В завершающих модулях познакомитесь с магическими командами, измерением производительности, отладкой, расширениями и JupyterLab.

Материал рассчитан на начинающих. Достаточно знать базовый синтаксис Python. Короткие уроки можно проходить по отдельности и сразу повторять действия в собственном ноутбуке.

Чему научитесь

Устанавливать и запускать Jupyter Notebook
Создавать, выполнять и переупорядочивать кодовые и Markdown-ячейки
Оформлять пояснения, формулы и структуру исследовательского ноутбука
Подключать библиотеки и загружать данные для анализа
Строить базовые таблицы и графики прямо в ноутбуке
Использовать магические команды, профилирование и встроенную отладку
Переходить между Jupyter Notebook и JupyterLab и подключать расширения

Для кого

Новички в Python, которым нужна удобная интерактивная среда
Студенты и аналитики, начинающие работать с данными
Разработчики, которым нужно оформлять эксперименты и исследования в ноутбуках

Формат

6 модулей и 17 коротких уроков
Пошаговые примеры, которые можно повторять в собственном ноутбуке
Темы от установки и Markdown до визуализации, профилирования и JupyterLab
Ориентировочная продолжительность — 3 часа

Что нужно на старте

Базовое понимание переменных, функций и импорта в Python
Компьютер, на который можно установить Python и Jupyter
Опыт анализа данных и машинного обучения не требуется

#jupyter notebook#jupyterlab#python#анализ данных#data science#для начинающих

Автор курса

Алексей Малышкин

Разрабатываю образовательные материалы по программированию, машинному обучению и анализу данных. Темы: Python-разработка, аналитика, ML-инструменты (LangChain, vector databases, AI agents), компьютерное зрение. Стараюсь объяснять технические концепции понятно и структурировано. Ранее преподавал на Stepik и обучил более 2000 студентов. Мой профиль на Stepik - https://stepik.org/users/273781420/profile Мой телеграм для связи @alexey_latorn