Программа

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.

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 на курсе

—

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

О школе

4.4

59 отзывов

291 курс

Нетология

Образовательную онлайн-платформу «Нетология» основали в 2011 году Юлия Спиридонова и Максим Спиридонов. В Нетологии верят, что у каждого студента есть талант, и помогают выбрать траекторию развития для достижения больших результатов в профессии.

Каждый курс содержит актуальную информацию и соответствует отраслевым трендам. Этому способствует и опыт преподавателей, которые являются сотрудниками ведущих российских компаний, в числе которых Яндекс, Сбер, ВТБ, Авито. Также во время обучения студентов поддерживают кураторы.