В рамках курса по Python можно изучить различные способы работы с датасетами. Во-первых, можно познакомиться с основными типами файлов, с которыми чаще всего сталкиваются при работе с данными: CSV, Excel, JSON, SQL, XML и другими.

Затем можно изучить библиотеки Python, которые предназначены для работы с данными, такие как Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и другие. Pandas позволяет импортировать данные из различных источников, обрабатывать, фильтровать, преобразовывать и анализировать их. NumPy - библиотека для работы с матрицами и числовыми массивами. Matplotlib и Seaborn используются для визуализации данных в виде графиков, диаграмм и др.

Кроме того, в курсе можно изучить основы SQL и работу с базами данных, а также способы работы с большими объемами данных (Big Data), включая их обработку, хранение и анализ. Все это позволит изучить различные варианты работы с датасетами, а также развить навыки по анализу данных и принятию на основе этого решений.