Кодик
Начать бесплатно

Введение в Python: старт для новичков и Data Science

Простое объяснение Python, первый код, мини-проект на pandas, установка инструментов и дорожная карта на 4 недели — всё, чтобы уверенно начать.

Разработка

6 мин

Python — это язык, на котором можно начать программировать сегодня вечером, а завтра уже анализировать данные и строить графики. Он читается почти как английский, прощает мелкие ошибки и имеет огромную экосистему библиотек для веба, автоматизации и Data Science.

Почему именно Python?

  • Простой синтаксис.

    Меньше «скобочек и точек с запятой», больше логики и смысла.

  • Огромная экосистема.

    От ботов до нейросетей: requests, FastAPI, pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn, PyTorch.

  • Кроссплатформенность.

    Работает одинаково на Windows, macOS и Linux.

  • Сильное сообщество.

    На любой вопрос уже есть ответ и готовый пример кода.

«Понял — сделал»: Python в 30 секунд 

# Привет, мир данных
name = "Аня"
scores = [85, 92, 78]
avg = sum(scores) / len(scores)
print(f"Привет, {name}! Средний балл: {avg:.1f}")

Вывод: Привет, Аня! Средний балл: 85.0

Где Python полезен прямо сейчас ?

Задача

Что делать

Библиотеки/инструменты

Автоматизация рутины

Скрипты, парсинг, отчёты

os, pathlib, requests, BeautifulSoup

Веб-разработка

API и сайты

FastAPI, Django, Flask

Data Science & Аналитика

Таблицы, графики, метрики

pandas, numpy, matplotlib, seaborn

Машинное обучение

Классика ML

scikit-learn

Глубокое обучение

Нейросети

PyTorch, TensorFlow

Скрипты для DevOps

Инфраструктура

fabric, invoke, CLI-утилиты

Python для Data Science: от CSV до модели

  1. Загрузка данных: CSV/Excel/БД → pandas.read_csv()

  2. Чистка: пропуски, типы, дубликаты

  3. EDA: быстрые срезы и агрегаты (groupby, describe)

  4. Визуализация: matplotlib / seaborn

  5. Базовая модель: scikit-learn (train/test split, метрики)

Мини-проект: «Продажи за месяц в одну строчку»

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")  # колонки: date, city, product, amount
report = df.groupby("city")["amount"].sum().sort_values(ascending=False)
print(report.head())

Идея: Добавьте фильтр по месяцу, сохраните report.to_csv("report.csv"), а следом — визуализацию:

import matplotlib.pyplot as plt

report.head(5).plot(kind="bar")
plt.title("Топ-5 городов по продажам")
plt.xlabel("Город"); plt.ylabel("Сумма")
plt.tight_layout(); plt.show()

Установка и инструменты

  • Python 3.12+ с python.org или через менеджер пакетов вашей ОС.

  • Редактор: VS Code (расширения: Python, Jupyter).

  • Виртуальные окружения: python -m venv .venv → активация по ОС.

  • Установка пакетов: pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn

Шпаргалка по базовым типам

Тип

Пример

Зачем нужен

int

42

целые числа

float

3.14

дробные

str

"привет"

текст

bool

True / False

логика

list

[1, 2, 3]

упорядоченная коллекция

dict

{"name": "Ann"}

словарь «ключ → значение»

В приложении Кодик вы проходите короткие уроки, получаете достижения, делаете мини-проекты и обсуждаете решения в сообществе. Есть отдельные треки по Python: от нуля до первой модели и визуализации.

А ещё у нас есть активный telegram-канал, где мы обсуждаем крутые идеи, делимся опытом и вместе разбираем задачи — учиться становится не только полезно, но и весело

💬

А вы уже пробовали pandas? Напишите в комментариях, какую таблицу хотите «приручить» первой — продажи, логи, финансы или что-то своё?

Комментарии