Доработка онлайн курса по анализу данных на Python

Начальные условия Есть уже разработанный набор уроков курса по обработке и анализу данных на Python, который планируется запустить для студентов первых курсов экономического профиля. В качестве платформы для создания курсов был выбран Stepik. Уроки сгруппированы по следующим разделам курса: 1. Фильтрация данных (уже полностью готово) 2. Объединение, соединение и конкатенация данных 3. Чтение и запись данных (csv, excel, json) 4. Работа с пропусками и дубликатами 5. Работа с датами и временем 6. Визуализация данных с Matplotlib 7. Визуализация данных с Seaborn В каждом разделе – разное количество уроков (от 2 до 7). Каждый урок содержит: •Теоретические материалы (объяснение теории, применения основных методов и функций библиотеки Pandas, Matplotlib и Seaborn) •Тестовые задания (обычно с 4 вариантами ответа, где 1 вариант правильный) •Задания на программирование (как правило, дается датасет, с которым нужно совершить определенные манипуляции и вывести результат через print) Проблема и задача Разделы 2-7 уже подготовлены (включая теории, тестов и заданий на программирование), однако нуждаются в форматировании под нужный формат уроков (в качестве ориентира будет раздел 1, который уже готов полностью) тщательной «вычитке» на предмет корректности, возможного дополнения теории, редактирования тестов и заданий, а также дополнения новыми заданиями.  Подробнее см. прикрепленный файл.