Узнайте о снижении цены

Оставьте ваш email и мы напишем вам когда цена снизится

Python для аналитиков

Курс рекомендуется начинающим и практикующим аналитикам. Вы освоите всю необходимую базу: научитесь решать задачи аналитики с помощью одного из самых простых языков программирования, Python.
14 200 ₽
стоимость обучения
2400 ₽
за месяц обучения
% Беспроцентная рассрочка на 6 мес.
Добавить в избранное
Узнать о снижении цены
Уровень сложности
для новичков
Демо доступ
нет
Формат обучения
онлайн
Домашние задания
да
Обратная связь
да
Стажировка
нет
Помощь в трудоустройстве
нет
Документ по окончании
сертификат

Программа обучения

  • Содержание программы
Знакомство с синтаксисом Python и условными операторами
  • Установка и интерфейс Jupyter Notebook
  • Базовые конструкции и типы переменных в Python
  • Типы данных
  • Операции с числами и строками
  • Переменные
Синтаксис Python. Продолжение: Циклы, операторы, модули
  • Логические операции и операции сравнения
  • Условия IF, ELSE, ELIF
  • Блоки и отступы
  • Циклы WHILE, FOR IN
  • Структуры данных: списки, словари и кортежи
  • Функции Python: def
  • Модули TIME and DATETIME
Программная библиотека Pandas
  • Назначение и принципы работы с программной библиотекой Pandas
  • Интерфейс: необходимый функционал
  • Модули Pandas, NumPy, Matplotlib
  • Структуры данных
  • Создание Dataframe и Series
  • Фильтрация данных запросами QUERY
Pandas. Продолжение: расчет метрик, индексы, сводные таблицы
  • Расчет базовых метрик
  • Сортировка данных
  • Добавление столбцов
  • Работа с индексом: reset_index(), reindex(), вложенные индексы
  • Группировка данных
  • Объединение нескольких Dataframe
  • Визуализация Matplotlib
Selenium WebDriver
  • Импорт модуля, скачивание файла драйвера
  • Инициализация драйвера и загрузка страницы
  • Плюсы и минусы работы с Selenium. Альтернативы
  • Поиск элементов сайта при помощи CSS-селекторов, классов и id
  • Взаимодействие с элементами сайта
  • Получение информации с элементов сайта
API — работа с программным интерфейсом приложения
  • Для чего аналитику работа с API
  • Как получить API для работы с Google.Analytics и Яндекс.Метрикой
  • Как пройти аутентификацию
  • Как интерпретировать данные
  • Автоматизация
  • Библиотека Facebook Business
Визуализация данных
  • Графические функции для создания простейших графиков
  • Визуализация аналитических данных
  • Презентация выводов
  • Выбор способа представления данных
  • Типы графиков: гистограммы, линейные графики
Импорт таблиц из PDF
  • Импорт модулей Glob и Tabula
  • Как получить список всех pdf файлов с помощью python
  • Как работать с конкретной таблицей из pdf-документа
  • Исправление ошибок и корректировка таблицы
  • Объединение dataframes
  • Библиотека Camelot — способ извлечения таблиц
Система контроля версий Git
  • Что такое Git и для чего он создан
  • Преимущества Git
  • Сервис онлайн-хостинга репозиториев GitHub
  • Интерфейс GitHub и базовый функционал
  • Полезные инструменты в работе
Подведение итогов
  • 6 правил хорошего кода
  • Какие soft-skills необходимы аналитику в работе
  • Рекомендации, как выстраивать свой будущий путь профессионала
  • Ответы на заранее подготовленные вопросы

Чему научат

Функционалу интерфейса Jupyter Notebook
Новым операциям и циклам на задачах, а также интеграции полученных знаний в работу.
Функционалу Pandas на простых примерах с помощью Python.
Работе с загруженным CSV-файлом, подсчету метрик, объединению таблиц
Модулю Requests и методам get и post
Работе с GitHub

Преимущества курса

Старт новой группы каждую неделю, присоединяйтесь в любой день
Гибкий график возможность заниматься с разными группами

Отзывы пользователей

Оставить отзыв о курсе

    Оставьте отзыв о курсе

    Ваш адрес e-mail не будет опуликован
    Ваша оценка:
    Ваш отзыв:
    Достоинства:
    Недостатки:
    Имя:
    Email: