Catalogus / назад к курсам
ОбщееНачальныйPublished

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.

#stepik-import
Jupyter Notebook

О курсе

Подробнее о курсе

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

Записей
0
Slug
jupyter-notebook

Структура курса

Секции и уроки

6 секц.
Секция 1

Введение и установка

3 уроков
Урок 1
Что такое Jupyter Notebook?
3 шагов
Урок 2
Установка Jupyter Notebook
3 шагов
Урок 3
Первый запуск и интерфейс Jupyter Notebook
6 шагов
Секция 2

Основы работы в Jupyter Notebook

2 уроков
Урок 1
Ячейки и режимы работы
3 шагов
Урок 2
Выполнение кода в ноутбуке
6 шагов
Секция 3

Использование библиотек и работа с данными

3 уроков
Урок 1
Импорт библиотек и управление зависимостями
3 шагов
Урок 2
Загрузка и сохранение данных
3 шагов
Урок 3
Практический пример анализа данных
6 шагов
Секция 4

Визуализация данных в Jupyter Notebook

3 уроков
Урок 1
Построение графиков с Matplotlib
3 шагов
Урок 2
Визуализация с помощью pandas и Seaborn
3 шагов
Урок 3
Интерактивные визуализации и экспорт результатов
4 шагов
Секция 5

Продвинутые возможности

3 уроков
Урок 1
Магические команды IPython: обзор
3 шагов
Урок 2
Измерение производительности кода
3 шагов
Урок 3
Отладка и обработка ошибок в ноутбуке
6 шагов
Секция 6

Расширения Jupyter и заключение

3 уроков
Урок 1
Расширения Jupyter Notebook (nbextensions)
3 шагов
Урок 2
JupyterLab и альтернативные среды
3 шагов
Урок 3
Заключение и дополнительные ресурсы
5 шагов
Поддержка