Программа курса
"Python для анализа данных"
Онлайн
из любой точки мира
от 3 до 5 месяцев
средняя длительность прохождения курса
2 модуля в неделю
выход 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
Python Start
В вводном курсе вы вспомните основы программирования на Python, чтобы с легкостью приступить к упражнениям основного курса. Эта часть содержит базовый набор команд Python и руководство по установке необходимых программ и библиотек.
Модуль 1
Модуль 1
Устанавливаем Python
Anaconda и Jupyter notebook
Модуль 2
Модуль 2
Основы Python для анализа данных
— 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

Python Basic
В этом курсе содержатся все знания необходимые для эффективной работы аналитика на Python. После курса вы сможете выполнять 90% повседневных задач в одну строчку. Для решения большинства задач используется простая и понятная библиотека Pandas.
Модуль 1
Модуль 1
Введение в Pandas
— Загрузка файлов и обработка средствами Pandas
— Учимся фильтровать и сортировать данные
— Считаем ROI в несколько строк

Модуль 2
Модуль 2
Преобразование таблиц
— Учимся добавлять, удалять и группировать данные по колонкам средствами Pandas
— Распределяем датасет поисковых запросов по количеству слов

Модуль 3
Модуль 3
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 4
Модуль 4
Объединение датафреймов
— Учимся читать разные форматы данных и объединять их c помощью Pandas
— Работа с форматами JSON и XML
— Подводные камни объединения таблиц и как их обходить
— Обогащаем служебную выгрузку новыми данными и составляем рейтинг киноновинок

Модуль 5
Модуль 5
Использование возможностей Python для обработки данных вместе с Pandas
— Учимся использовать циклы и словари вместе с Pandas
— Создание рекомендательной системы для посетителей киносайта

Модуль 6
Модуль 6
Работа со временем и датами
— Учимся складывать и вычитать даты
— Рассчитываем сроки пиковой нагрузки на сайт и LTV

Модуль 7
Модуль 7
Визуализация и отчеты
— Научимся составлять и визуализировать отчеты
— Строим визуализации в matplotlib и seaborne

Модуль 8
Модуль 8
Получение данных HTML-страниц
— Удобное чтение HTML-страниц с помощью библиотеки BeautifulSoup
— Загрузка HTML-страниц в датафрейм

Экзамен
Экзамен
Финальный экзамен, получение диплома
Python PRO
Этот курс посвящен аналитическим задачам продвинутого уровня. В нем вы научитесь работать с API, большими файлами, писать систему "под себя" и полностью автоматизируете процессы аналитики данных.
Модуль 1
Модуль 1
Join сложных таблиц и работа с большими файлами
— Учимся построчному объединению больших файлов
— Считаем LTV для таблицы в 26 миллионов строк
— Объединяем таблицы через merge, join и concatenate

Модуль 2
Модуль 2
Работа с API ВКонтакте
— Научимся выгружать данные через API ВКонтакте
Модуль 3
Модуль 3
Работа с 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 4
Модуль 4
Работа с 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 5
Модуль 5
Онлайн-отчетность с помощью Google Sheets
Модуль 6
Модуль 6
Обработка ошибок
— Как предусмотреть наличие кривых данных, недоступность сервиса и другие неприятности
— Автоматизируем работу с типовыми ошибками

Модуль 7
Модуль 7
Обработка естественного текста + регулярные выражения
— Перевод слов в векторы и машинное обучение
— Поиск опечаток и близких по значению слов
— Кластеризация новостных сюжетов

Модуль 8
Модуль 8
Основы Объектно-ориентированного программирования
— Делаем бота, который в автоматическом режиме будет сообщать о проблемах в обновлении данных
Экзамен
Экзамен
— Финальный экзамен, получение диплома
Наши студенты работают в компаниях
Начните обучение прямо сейчас за 5 900 ₽

Получите бесплатный доступ к подготовительным материалам.
Ваша подписка начнет действовать со 2 июля
Введите свой емейл:
После ввода емейла вы будете направлены на страницу оплаты