ОбщееНачальный

Jupyter Notebook

Практический курс для студентов и начинающих разработчиков: за 6 лаконичных модулей вы освоите базовые и продвинутые возможности Jupyter Notebook — от установки и работы с ячейками до визуализации данных, магических команд и расширений.

Свободный темп обучения

6 модулей • 17 уроков

22 учащихся

#stepik-import

Описание

Этот бесплатный курс — компактное руководство по Jupyter Notebook для тех, кто только начинает путь в Python‑разработке или анализе данных. Материал разбит на 6 модулей по 3 коротких урока, чтобы вы могли проходить темы блоками и сразу практиковаться в прилагаемых ноутбуках.

Сначала вы установите Jupyter, разберётесь с интерфейсом и Markdown. Далее научитесь подключать библиотеки, загружать данные и создавать наглядные графики. В заключительных модулях познакомитесь с магическими командами, профилировщиком, отладчиком и популярными расширениями, а также увидите, как перейти на JupyterLab.

Курс не требует продвинутого опыта — достаточно базовых знаний Python. Каждую тему можно освоить за 15‑20 минут, а полный проход займёт около трёх часов чистого времени.

А если вы планируете расти в сфере DS/ML/AI рекомендуем подписаться на наш канал Data Trends

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.

Программа

Секция 1

Введение и установка

Модуль уже открыт

Урок 1

Что такое Jupyter Notebook?

Урок 2

Установка Jupyter Notebook

Урок 3

Первый запуск и интерфейс Jupyter Notebook

Секция 2

Основы работы в Jupyter Notebook

Модуль уже открыт

Урок 1

Ячейки и режимы работы

Урок 2

Выполнение кода в ноутбуке

Секция 3

Использование библиотек и работа с данными

Модуль уже открыт

Урок 1

Импорт библиотек и управление зависимостями

Урок 2

Загрузка и сохранение данных

Урок 3

Практический пример анализа данных

Секция 4

Визуализация данных в Jupyter Notebook

Модуль уже открыт

Урок 1

Построение графиков с Matplotlib

Урок 2

Визуализация с помощью pandas и Seaborn

Урок 3

Интерактивные визуализации и экспорт результатов

Секция 5

Продвинутые возможности

Модуль уже открыт

Урок 1

Магические команды IPython: обзор

Урок 2

Измерение производительности кода

Урок 3

Отладка и обработка ошибок в ноутбуке

Секция 6

Расширения Jupyter и заключение

Модуль уже открыт

Урок 1

Расширения Jupyter Notebook (nbextensions)

Урок 2

JupyterLab и альтернативные среды

Урок 3

Заключение и дополнительные ресурсы