Программа курса «Python для анализа данных»
Онлайн
из любой точки мира
7 ноября
дата старта
Среда, пятница
даты выхода новых уроков
Оценка курса студентами — 4,6
Python для анализа данных с нуля и через практику
Вы навсегда забудете об Excel и BI системах: вы научитесь автоматизировать рутинные задачи по аналитике, выгружать и обрабатывать большие базы данных за несколько минут с помощью алгоритмов Python и готовых библиотек Pandas.

Python для анализа данных — онлайн курс, нацеленный на то, чтобы обучить вас Python с нуля. Мы собрали только те инструменты, которые потребуются вам для решения аналитических задач.
Научитесь работать с Python
Автоматизируйте
работу с отчетами
Получите карьерный рост
Программа курса
Модуль 1
Модуль 1
Изучаем Python для задач аналитики и маркетинга
— Тип задач маркетинга, SEO, SMM и других областей, решаемых с Python
— Инструменты Python для выгрузки и обработки данных, построения отчета
— Основной синтаксис и типы данных
— Устанавливаем Python: Anaconda и Jupyter notebook
Модуль 2
Модуль 2
Работаем с большими файлами и сложными метриками на примере подсчета ROI
— Считаем сложные метрики в больших файлах
— Делаем код гибким
— Снижаем сложность задачи за счет функций
— Считаем ROI интернет-портала
Модуль 3
Модуль 3
Введение в Pandas
— Ваш первый аналитический кейс с Pandas
— Учимся фильтровать и сортировать данные
— Считаем максимальное потребление электричества
Модуль 4
Модуль 4
Преобразование таблиц
— Учимся группировать данные по колонкам средствами Pandas
— Распределяем датасет поисковых запросов по количеству слов
Модуль 5
Модуль 5
Сводные таблицы и аналитика
— Знакомимся с Pivot и сложной агрегацией средствами Pandas
— Учимся работать со сводными таблицами с несколькими измерениями
— Анализируем предпочтения пользователей киносайта
Модуль 6
Модуль 6
Объединение датафреймов
— Учимся использовать метод merge
— Подводные камни объединения таблиц и как их обходить
— Обогащаем служебную выгрузку новыми данными и составляем рейтинг киноновинок
Модуль 7
Модуль 7
Работа с множеством файлов средствами Pandas
— Учимся работать с множеством однотипных файлов с помощью циклов
— Учимся читать файлы из вложенных папок
— Склеивание датасета с оценками пользователей за разные периоды
Модуль 8
Модуль 8
Работа со временем и датами
— Учимся складывать и вычитать даты
— Рассчитываем сроки пиковой нагрузки на сайт и LTV
Модуль 9
Модуль 9
Визуализация и отчеты
— Научимся составлять и визуализировать отчеты
— Строим визуализации в matplotlib и seaborne
Модуль 10
Модуль 10
Получение данных HTML-страниц
— Удобное чтение HTML-страниц с помощью библиотеки BeautifulSoup
— Загрузка HTML-страниц в датафрейм
— Учимся работать с API VK и выгружать статистику из группы
Модуль 11
Модуль 11
Строим сквозную аналитику для больших выгрузок, которые не поместятся в Pandas
— Объединение данных из разных источников на скорости от 10 тысяч строк в секунду
— Автоматизация цепочки сложных вычислений
Модуль 12
Модуль 12
Изучаем API сервисов Яндекса
— Автоматический мониторинг основных показателей сайта по данным Яндекс.Метрики
— Выгрузка отчетов Яндекс.Метрики любого размера
— Как сделать универсальный отчет с любыми совместимыми метриками
— Обработка сырых логов Яндекс Метрики
— Работа с Logs API
Модуль 13
Модуль 13
Изучаем API сервисов Google
— Авторизация OAuth 2.0 в сервисах Google
— Выгрузка отчета любого размера из Google Analytics
— Автоматическое обновление токенов для регулярных автоматических выгрузок
— Работа со сложными запросами
— Фильтры и сегменты
Модуль 14
Модуль 14
Строим отчетность с помощью Google Sheets
— Подключение к API других сервисов Google
— Строим автоматические красивые отчеты в Google Sheets и делимся ими с коллегами
Модуль 15
Модуль 15
Работаем с ошибками в данных и техническими проблемами. Создаем бота в Telegram
— Как предусмотреть наличие кривых данных, недоступность сервиса и другие неприятности
— Автоматическое исполнение кода по расписанию
— Делаем бота, который в автоматическом режиме будет сообщать о проблемах в обновлении данных
Модуль 16
Модуль 16
Делаем семантический анализ текстов
— Перевод слов в векторы и машинное обучение
— Поиск опечаток и близких по значению слов
— Кластеризация новостных сюжетов
Модуль 17
Модуль 17
Экзамен
— Финальный экзамен, получение диплома
Наши студенты работают в компаниях
Внесите предоплату 155Br
Вы забронируете место на курсе по текущей цене и получите доступ к предварительному курсу — 2 модуля, 17 уроков, 19 практических работ, 2 домашних задания, доступ к закрытому сообществу в Slack.

Введите свой email:
После ввода email вы будете направлены на страницу оплаты
Нажимая, вы даете согласие на обработку своих персональных данных
Made on
Tilda