Программа курса «Python для анализа данных»
Онлайн
из любой точки мира
18 сентября
дата старта
8 недель
минимальная длительность курса
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 — 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 А1
Модуль А1
Знакомимся с Python
— Устанавливаем Python: Anaconda и Jupyter notebook
— Изучаем основной синтаксис
— Проводим операции с разными типами переменных
— Работаем с условиями и циклами
Модуль А2
Модуль А2
Работаем с разными типами данных
— Знакомимся с методами работы со списками и словарями
— Изучаем вложенные конструкции
— Первая работа с файлами
Модуль А3
Модуль А3
Строковые величины
— Осваиваем методы работы со строковыми данными
— Изучаем основы работы с регулярными выражениями
— Читаем информацию из текстовых файлов
Модуль А4
Модуль А4
Работа со временем и датами
— Распознаем даты в Python
— Учимся складывать и вычитать даты
Модуль А5
Модуль А5
Функции
— Создаем функции
— Определяем и вызываем функции
— Знакомимся с особенностями их использования
Модуль В1
Модуль В1
Введение в Pandas
— Ваш первый аналитический кейс с Pandas
— Учимся фильтровать и сортировать данные
— Считаем максимальное потребление электричества
Модуль В2
Модуль В2
Преобразование таблиц и сводные таблицы
— Учимся группировать данные по колонкам средствами Pandas
— Распределяем датасет поисковых запросов по количеству слов
— Знакомимся с Pivot и сложной агрегацией средствами Pandas
— Учимся работать со сводными таблицами
Модуль В3
Модуль В3
Объединение датафреймов
— Учимся использовать метод merge
— Подводные камни объединения таблиц и как их обходить
— Обогащаем служебную выгрузку новыми данными и составляем рейтинг киноновинок
Модуль В4
Модуль В4
Очистка данных
— Учимся готовить данные к анализу
— Очищаем данные в несколько этапов
Модуль В5
Модуль В5
Feature Engineering
— Работаем с пропущенными значениями и дублями в данных
— Продолжаем работать со временем
— Анализируем табличные данные и ищем инсайты
Модуль В6
Модуль В6
Библиотека NumPy
— Знакомимся с массивами в модуле и выполняем операции с ними
— Проводим математические и статистические операции
Модуль В7
Модуль В7
Работа с файлами разных форматов
— Открываем и создаем файлы форматов Excel, JSON и XML
— Анализируем структуру данных и разрабатываем план работы с ними
— Преобразовываем данные из одного формата в другой
Модуль В8
Модуль В8
Автоматический запуск скриптов
— Узнаем о трех способах запуска скриптов по расписанию
— Создаем скрипт для агенства туров выходного дня
Модуль В9
Модуль В9
Работа с базами данных
— Типы баз данных
— Создаем базу данных и подключаемся к ней
— Записываем данные из базы в файл и читаем их из файла
Модуль В10
Модуль В10
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 В11
Модуль В11
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 С1
Модуль С1
Работаем с ошибками в данных и техническими проблемами
— Как предусмотреть наличие кривых данных, недоступность сервиса и другие неприятности
— Узнали, что такое исключения, откуда они берутся и как использовать
Модуль С2
Модуль С2
Классы и объектно-ориентированное программирование
— Узнаем, что такое объект и класс и как их определять
— Рассматриваем полезные примеры использования классов и ООП
Модуль С3
Модуль С3
Визуализируем данные
— Используем встроенные в Pandas графические функции для создания простейших графиков
— Строим разные типы графиков: гистограммы, линейные графики, heatmap
— Создаем интерактивные графики и отчеты
Модуль С4
Модуль С4
Работаем с датами и временем. Повторение и Pandas
— Преобразовываем строку, содержащую информацию о дате и (или) времени, в переменную типа datetime
— Извлекаем из переменной типа datetime информацию о количестве дней, часов, минут, секунд в конкретной дате
— Выполняем арифметические операции с датами
Экзамен
— Финальный экзамен, получение диплома
Онлайн
из любой точки мира
18 сентября
дата старта
8 недель
минимальная длительность курса
Среди наших студентов сотрудники компаний
Внесите предоплату 5 000₽
Вы забронируете место на курсе со скидкой 20%
по цене 24 900₽ вместо 31 900₽ и получите доступ тестовый доступ на 2 недели.

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