Python для анализа данных
Стань аналитиком уровня «Бог». Получи подробную программу и план обучения на почту!
Очно + Онлайн
каждый понедельник и четверг
Москва, Нижний Сусальный переулок, д.5, ст. 8б. (М Курская, Арма)
15 октября
дата старта
★★★★
оценка курса — 4,6 (634 студента)
Современная аналитика невозможна без владения Python
«Данные — это новая нефть». Они помогают усовершенствовать продукт, привлечь новых пользователей и являются драйвером роста любой компании.

Компании во всем мире используют Python для сбора и анализа данных. В Uber, Yandex и Facebook, знание Python является обязательным требованием при приеме на работу аналитика.

Наш курс позволяет освоить Python для анализа данных с нуля. Курс рассчитан на тех, кто не умеет программировать, но хочет научиться. Мы собрали только те инструменты, которые потребуются вам для решения аналитических задач.

Основное обучение проходит онлайн, но один раз в неделю мы будем встречаться, чтобы вы изучили новую сложную тему и прямо в классе под руководством опытного наставника использовали полученные навыки.
Наши студенты работают в компаниях
Преподаватель
Константин Башевой
Аналитик-разработчик Яндекс.Маркета
«Чтобы получить хорошую должность аналитика и маркетолога в интересной компании, уже не хватает знания Excel.

Многие вакансии требуют знания языков программирования. На курсе вы получите навык, который увеличит вашу ценность по сравнению с коллегами.

Я в течение 7 лет разрабатывал системы аналитики в Rambler & Co. Специализируюсь на создании и оптимизации систем обработки данных для маркетинга и аналитики. Я вложил в курс весь свой опыт и помогу вам стать специалистом в анализе данных на Python.»

Программа курса
Изучаем Python для задач аналитики и маркетинга
Понедельник
15 октября
Понедельник
15 октября
Знакомимся с Anaconda, правилами курса и другими оргвопросами
Основные понятия - числа, списки, словари, циклы, проверки
Четверг
18 октября
(онлайн)
Четверг
18 октября
(онлайн)
— Строим систему сквозной аналитики
— Работа с файлами, функции, сложные метрики, даты
Введение в Pandas - считаем LTV для таблицы в 26 миллионов строк
Понедельник
22 октября
Понедельник
22 октября
Датафреймы и простые действия с ними - статистика, фильтры, сортировки
Применение функций и простых группировок
Четверг
25 октября
(онлайн)
Четверг
25 октября
(онлайн)
— Сложные группировки, сводные таблицы
Продвинутые методы Pandas - строим свою рекомендательную систему фильмов
Понедельник
29 октября
Понедельник
29 октября
Объединение датафреймов - merge и concatenate
Работа с множеством файлов
Рекомендательная система
Четверг
1 ноября
(онлайн)
Четверг
1 ноября
(онлайн)
— Работа с HTML-страницами
— Визуализации
— Обработка ошибок
Своя автоматическая онлайн-отчетность
Понедельник
5 ноября
Понедельник
5 ноября
API сервисов Яндекса
Четверг
8 ноября
(онлайн)
Четверг
8 ноября
(онлайн)
— API Google Sheets
Понедельник
12 ноября
Понедельник
12 ноября
— Финальный экзамен
Отзывы о курсе
Получить программу
А также подробный план развития «Python для
аналитика»
Жизнь на курсе
Уроки с большим процентом практики

Вы не просто изучаете синтаксис Python, а сразу учитесь использовать его для решения реальных бизнес-задач. После обучения сможете сразу использовать навыки в работе, а не разбираться, как приспособить знания к жизни.

Основные уроки доступны на онлайн платформе для вдумчивого изучения в любое время. Там же будут появляться и записи очных занятий для тех, кто не смог присутствовать или хочет пройтись по материалу еще раз.


Помощь преподавателя и коллектива

Если что-то не получается, не остаетесь один на один с трудностью. Рядом преподаватель, который всегда поможет.
Учиться в коллективе лучше, чем в одиночку. Видишь успехи остальных. Если у кого-то получается лучше, то это подстегивает к тому, чтобы поднапрячься. Если получается лучше остальных, то распирает от гордости.
Общаемся и помогаем друг другу в Slack

Для курса создается сообщество в Slack. В нем участники делятся впечатлениями и решениями задач, спрашивают совета, а наставники все подробно разъясняют.


Делаем домашние задания

Тут все очевидно, чтобы научиться, нужно практиковаться. Дома вы делаете задания, пишете код, а преподаватели и сокурсники вам в этом помогают.
Автоматизируем работу с отчетами

Во время курса, вы автоматизируете большинство рутинных задач по аналитике. У вас будет готовая, автоматическая система по работе с отчетами, которая летает за секунды. У вас останется время на обучение, на себя, а рутина не будет отнимать много времени.

На курсе обучение не заканчивается
Сертификат о прохождении курса
Помощь с трудоустройством и стажировкой
Много готовых скриптов для работы
Тусовку специалистов и полезных знакомств
Запишитесь на обучение
installmentPrice
при покупке в рассрочку
basePrice
currentPrice
полная стоимость до 21 мая
Осталось 10 мест

Часто задаваемые вопросы
Зачем это мне?
Курс для вас если вы:
1. Тратите много времени на подготовку отчетов
Вы поймете, как сделать автоматическую систему по работе с отчетами, которая обновляется за секунды.

2. Делаете однотипные операции каждую неделю
Научитесь работать с большими файлами Excel, Csv. Вам не нужно будет протягивать формулы, исправлять ошибки и ждать пока файлы обработаются.

3. Пробовали изучить Python, но не доучили
Вы получите проверенный план развития «Python для
аналитика» и почувствуете прогресс в обучении.
Насколько это сложно
Для старта не нужно уметь программировать. Первые несколько занятий специально будут посвящены основам программирования и синтаксису.
Для кого этот курс
Наш курс учит ровно тем навыкам, которые нужны аналитикам, маркетологам, бизнес-аналитикам и всем, кто хочет серьезно анализировать данные! И, увы, для этих целей не подойдет обычный Python, который учат веб-разработчики.

Аналитикам не нужно создавать полноценные веб-приложения. Им нужно уметь решать собственные задачи — обрабатывать большие массивы данных, работать с API аналитических систем, строить «дэшборды», уметь визуализировать данные и приводить к единому формату данные из разных систем.
Я никогда не программировал
Не проблема, мы вышлем все необходимые материалы и курс предварительной подготовки.
Что потребуется для успешного обучения
Ноутбук, с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 5 часов в неделю и желание получить новые знания.
Как проходит обучение?
1. Курс полностью построен вокруг решения практических задач. В нем практически нет «теории» — с первого дня вы начнете писать код и таким образом учится анализировать данные на Python!

2. Вам не нужно уметь программировать до начала курса! Мы будем учить Python для анализа данных с нуля!

3. Один раз в неделю вам будут открываться новые уроки — материалы, который вам необходимо прорешать за неделю.

4. Материалы — это в первую очередь практические задачи по написанию кода, а также видео-лекции, скринкасты и немного текста.

5. Для практики вы будете использовать реальные задачи, которые решают аналитики. Каждый урок вам необходимо решить 15-20 задач на своем ноутбуке.
Чем вы лучше бесплатных курсов
Основной ответ такой — наш курс не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно.

Вы будете идти маленькими шагами, через практику. Постоянно получая обратную связь от инструкторов. Уже в середине курса вы значительно обновите свое портфолио аналитика скриптами и отчетами.

Каждое занятие будет проводится в специальном Jupyter notebook, который останется у вас после курса, и который поможет вам, когда вы будете реализовывать свои проекты после окончания курса (вплоть до того, что можно брать готовые «куски» кода, которые работают).
Это действительно востребовано?
Просто изучите вакансии аналитиков, маркетологов в продвинутых компаниях.
Начните обучение прямо сейчас за 5 000 ₽
Внесите предоплату 5 000 ₽. Вы забронируете место на курсе со скидкой 20% по цене 37 900₽ вместо 47 400₽ 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