Узнайте о снижении цены

Оставьте ваш email и мы напишем вам когда цена снизится

Python для анализа данных

Курс будет полезен разработчикам, продакт-менеджерам и аналитикам. Вы изучите Python как универсальный инструмент для любых аналитических задач. Научитесь автоматизировать рутинные задачи, готовить данные для алгоритмов быстро парсить данные с сайтов. При желании сможете легко перейти Data Science.
45 000 ₽
31 500 ₽
стоимость обучения
3150 ₽
за месяц обучения
% Беспроцентная рассрочка на 10 мес.
Добавить в избранное
Узнать о снижении цены
Уровень сложности
для новичков
Формат обучения
онлайн
Домашние задания
да
Обратная связь
да
Помощь в трудоустройстве
да
Документ по окончании
удостоверение

Программа обучения

  • Основное
  • Содержание программы

Вы будете практиковаться на реальных кейсах и инструментах аналитика. Во время учёбы выполните 2 лабораторные работы и более 20 небольших задач с обратной связью от экспертов. В конце защитите дипломный проект.

Основы Python для работы с данными

Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами Python. Для студентов без опыта в программировании модуль предполагает интенсивную самостоятельную работу. По ходу занятия преподаватель даст много полезных дополнительных библиотек и методов, которые ускорят работу с кодом, оставив больше времени на аналитические задачи.

  • Вводные видео-уроки по установке, синтаксису и функциям Python
  • Основы Python и Git
  • Базовые типы данных и циклы
  • Функции и классы
  • Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
Знакомство с основными библиотеками для анализа данных

Вы научитесь работать с главными аналитическими библиотеками, а визуализации помогут быстро находить зависимости и корреляции. Одно из больших преимуществ языка Python — это большое и сильное сообщество, которое ежедневно пополняет язык простыми готовыми решениями.

  • numpy и scipy
  • pandas
  • Визуализация данных: seaborn, plotly, matplotlib
  • Получение данных с внешних сайтов и API
  • Data mining и парсинг
Статистика в Python

В этом модуле вы познакомитесь со статистикой: именно она помогает закопаться глубже в данные, чтобы найти интересные связи и эффективно генерировать гипотезы. Вас ждут не только среднее, медиана и квартили, но и одномерный и многомерный анализ, коллинеарность. Вы научитесь рассчитывать необходимую выборку и доверительный интервал для стат. значимости теста и проектировать дизайн A/B-тестов.

  • Основы описательной статистики, виды распределений в Python
  • Центральная предельная теорема и статистический анализ данных в Python
  • Основные статистические тесты и проверка гипотез
  • Кейс-стади. Статистические показатели в Python
Feature engineering и предобработка данных. Бонусный модуль

Познакомитесь с инструментами выбора и оценки фичей, узнаете, как оптимизировать их количество. Новые знания помогут плотнее общаться с разработкой в продукте и быстро вычленять ошибки в их логике.

  • Проверка и очистка данных с помощью pandas и numpy
  • Проведение анализа и рекурсивного feature selection и на базе моделей
  • Методы оценки значимости и отбора признаков и их использование
  • «Проклятие размерности», основные алгоритмы и принципы их работы
  • Использование алгоритмов sklearn
Лабораторные работы

Кроме домашних заданий, в которых вы отрабатываете отдельные навыки, в курсе будет две проверочные точки. Они помогут вам оценить свои силы в комплексных задачах.

  • С помощью статистики изучите данные небольшого датасета на 200+ автомобилей по 26 параметрам, с помощью визуализаций выведете закономерности и протестируете несколько статистических гипотез.
  • Вместе с преподавателем подготовите датасет на 1500 строк к анализу, оцените и выберете из 80 признаков нужные и спрогнозируете стоимостную категорию дома.
Диплом

В рамках дипломного проекта вы будете работать с датасетом на медицинскую тематику. Вы не только самостоятельно подготовите данные для анализа в Python, но и напишете алгоритм, который предсказывает вероятность болезни у пациента по разным признакам.


Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и позволяет закрепить весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.

Чему научат

Перестанете зависеть от разработчиков в работе с данными и научитесь понимать программистов
Умение быстро парсить сайты — бесценно. Вы начнете видеть и получать данные там, где раньше не замечали их
С Python вы почувствуете вкус к оптимизации процессов и освободите время для новых задач
Python для аналитики — отличная база и возможность начать карьеру в data science
Умение использовать готовые решения для придания смысла сырой информации
Сможете находить новые взаимосвязи в данных и интерпретировать их для улучшения показателей бизнеса

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: