Data Science

Data Science 12 Apr 2026 • 5 min read

Заполнение пропущенных значений в pandas

Пропуски (NaN) влияют на анализ и модели. В pandas используйте fillna (значение/ffill/bfill), replace или interpolate по контексту: числовые — mean/median/interpolate, категориальные — mode или маркер Missing.

Data Science 09 Apr 2026 • 4 min read

Получение данных фондового рынка через Python

В этой статье показано, как быстро получить текущие и исторические котировки акций через Python с помощью библиотеки yfinance, подготовить данные для анализа, сохранить в CSV и визуализировать.

Data Science 05 Jan 2026 • 6 min read

Установка Anaconda на Ubuntu — руководство

Anaconda — удобный дистрибутив для науки о данных. Скачайте установщик, проверьте SHA256, запустите скрипт, выполните source ~/.bashrc и проверьте conda. Для лёгкой установки используйте Miniconda.

Data Science 22 Dec 2025 • 8 min read

Начать карьеру в Data Science без диплома

Карьеру в Data Science реально начать без формального высшего образования — если вы изучите математику и статистику, освоите Python/SQL, пройдёте профильные курсы и получите признанные сертификаты, соберёте портфолио с реальными проектами и подготовитесь к интервью.

Data Science 06 Nov 2025 • 8 min read

Statsmodels: линейные модели и ANOVA в Python

Statsmodels — это библиотека Python для статистического моделирования и регрессии. В статье показаны примеры OLS, множественной регрессии, ANOVA и рекомендации по диагностике и практике.

Data Science 20 Oct 2025 • 8 min read

pandas и DataFrame — быстрое руководство

pandas — это основная библиотека Python для работы с табличными данными. DataFrame — её ключевая структура: таблица строк и колонок, похожая на электронную таблицу. В статье приведены примеры создания, импорта, просмотра, преобразования и визуализации DataFrame.

Data Science 20 Sep 2025 • 8 min read

Регрессия в Python: линейная, полиномиальная, логистическая

Регрессия — ключевой инструмент для поиска связей в данных. В статье показаны простая линейная, множественная, полиномиальная и логистическая регрессии в Python с практическими советами и чеклистами.