Азбука цифры. Python для анализа данныХ
Курс подойдет новичкам в аналитике и работе с данными. Вы изучите основы языка программирования Python и ключевые этапы анализа данных, разберете кейсы по работе с данными из разных отраслей. Язык Python — один из самых востребованных инструментов для аналитика данных. Средняя заработная плата в месяц начинается от 120 тысяч рублей по данным hh.ru.
Срок обучения — 4 недели
Подготовка итогового проекта — 1 неделя
Подготовка итогового проекта — 1 неделя
академических часов
удостоверение о повышении квалификации
ноября
2023 года
2023 года
ВЫ НАУЧИТЕСЬ
- 1Работать с данными в Google Colab
- 2Работать с библиотекой Pandas для очистки данных
- 3Осуществлять проверку, обработку и анализ (графический и неграфический) данных на Python
- 4Настраивать стили и общие параметры визуализации в Python
ПРОГРАММА КУРСА
Модуль 1
Основы Python
Модуль 2
Очистка и предобработка данных
Модуль 3
Разведочный анализ данных
Итоговая работа
Подготовка и защита аттестационного проекта
ГРАФИК ОБУЧЕНИЯ
Все материалы, открытые в ходе курса, доступны для изучения до конца 2023 года
Онлайн-занятия
(лекции и практика)Не менее 3 раз в неделю по 2-4 академических часа. Записи всех онлайн-занятий сохраняются в системе для последующего просмотра.
Оффлайн-занятия
(лекции и практика)В промежутках между онлайн-занятиями слушатель изучает лекционные материалы в записи и выполняет тесты и задания. Преподаватель курса проверяет задания и дает обратную связь.
Самостоятельная
работаОтрабатывайте полученные навыки. Расширяйте свою экспертизу, изучая литературу из библиотеки курса, собранной специально для слушателей.
Итоговая
аттестационная работаИтоговый проект основывается на заданиях, выполненных в ходе курса. Лишь после успешной защиты проекта обучение считается завершенным.
ЭКСПЕРТЫ КУРСА
Аналитик управления оптовых продаж Газпромнефть-Региональные продажи. Эксперт на онлайн-магистратуре Яндекс Практикума и Томского государственного университета «Дата-аналитика для бизнеса». Код-ревьюер в онлайн-школе по Python и SQL
Аналитик Томского государственного университета. Работает в анализе больших данных с 2020 г. Имеет опыт в Machine Learning. Эксперт на программах по анализу данных: «Основы Python», «Сбор данных», «Разведочный анализ данных»
Аналитик данных (анализ фондового рынка), ассистент кафедры Прикладной математики Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ). Эксперт на программах по анализу данных: «Статистический анализ данных», «Алгоритмы классического машинного обучения»
КАК ПОДГОТОВИТЬСЯ
Для участия в лекциях и практических занятиях вам понадобятся:
Компьютер и стабильный интернет
Микрофон
Веб-камера