Предзаказ

Python. Lib pack

Концентрированный опыт IT-эксперта в Jupyter-ноутбуках, записях занятий и конспектах. Научитесь самостоятельно собирать, представлять и анализировать данные, используя язык Python и библиотеки NumPy, Scikit-Learn, Pandas, Matplotlib. После прохождения курса вы сможете готовить лучшие аналитические отчёты.
Когда:
08 Октября — 18 Октября
Формат:
Материалы
Стоимость:
10 000 ₽

Ограниченное предложение

Действует акция, успейте приобрести пакет по символической цене!
20 000 ₽
10 000 ₽

Кому идеально подойдет этот курс?

Кто учится
Кто учится
Если Вы получаете образование и хотите выгодно отличаться при устройстве на работу, открыть возможность дополнительного или даже основного заработка.
Кто работает
Кто работает
Если Вы уже работаете по техническому профилю и хотите освоить новую для себя сферу деятельности.
Кто руководит
Кто руководит
Если Вы управляете организацией и хотите понять, как можно использовать современные методы для повышения эффективности решения бизнес-задач.
Потребность в специалистах по анализу данных, машинному обучению и бизнес-аналитике растёт ежегодно, а кандидатов на соответствующие вакансии найти всё труднее. Уровень конкуренции на рынке труда за последние 2 года снизился в 1,5 раза. Денежное вознаграждение специалистов растёт на 10% в год. Это создаёт отличные условия для начала активной работы в этой области.

(по данным hh.ru)
~110 000 ₽
Средняя заработная плата специалиста по анализу данных

Что вы изучите?

1неделя
Вычисления: библиотеки Numpy и Scipy
Основы Python: продолжение. Функции. Работа с файлами. Основы использования среды Jupyter. Библиотеки Numpy и Scipy: вопросы их применения.
6 часов практики
6 часов теории
Подробнее

Вебинар №3 [2 часа] Основы Python: функции и работа с файлами


Задача. Обработка и мониторинг каталогов файлов 
Видео-лекция. Функции в Python
Презентация. Python: функции, файлы
Статья. Работа с файлами 
Конспект. Функции Python
Конспект. Работа с текстовыми файлами

Вебинар №4 [2 часа] Jupyter. Библиотеки Numpy и Scipy


Задача. Сравнение скорости работы массивов Numpy и списков Python
Задача. Оптимизация функции
Jupyter-ноутбук. Модули Numpy и Scipy в Python
Статья. Преимущества Numpy
Статья. Python Numpy Tutorial
Видео. Learn NUMPY in 5 minutes!
Видео. Improving Python programs with NumPy and SciPy

ТЕСТ. Структура программы на Python. Первые библиотеки
2неделя
Обработка и анализ данных с Pandas. Визуализация данных
Основные элементы библиотеки Pandas. Методы визуализации данных Matplotlib. Примеры хороших визуализаций. Диаграммы, графики.
8 часов практики
7 часов теории
Подробнее

Вебинар №5 [2 часа] Библиотека Pandas: введение


Задача. Извлечение информации из таблиц
Jupyter-ноутбук. Модуль Pandas
Статья. Первичный анализ данных с Pandas
Видео. Python: Pandas Tutorial
Книга. Изучаем Pandas
Статья. Анализ данных с Pandas

Вебинар №6 [2 часа] Визуализация данных с Python


Задача. Построение графиков разных типов
Jupyter-ноутбук. Визуализация данных: модули matplotlib, seaborn
Статья. Визуализация данных c Python
Видео. Intro to Visualization with Python
Видео. Data Visualization and Exploration with Python
Статья. Intro to Data Visualization with Matplotlib
Статья. Примеры визуализаций Python

ТЕСТ. Предварительный анализ данных

ЧТО БУДЕТ НА КУРСЕ?

Ноутбуки
Это программы на Python, которые исполняются в среде Jupyter и содержат код, описания, картинки, формулы и многое другое. Позволяют очень быстро войти в тему.
Ноутбуки
Лекции
Лекции
Материалы, подготовленные экспертом, которые в структурированном виде содержат всю необходимую информацию по теме.
Конспекты
Краткое описание основных элементов Python позволит быстро запомнить необходимые конструкции языка. Полезно также при написании кода, всегда можно открыть конспект и найти то, что необходимо.
Конспекты
Инфографика
Инфографика
Графическое представление информации позволит быстро разобраться в структуре предметной области и определится с интересными для вас направлениями.
Практикум
Занятие, записанное нашим экспертом, содержит концентрированный разбор темы с учётом полученного на практике опыта. Позволит увидеть и услышать как правильно использовать технологии Python.
Практикум
Кейс. Кредитный скоринг
Кейс. Кредитный скоринг
Цель: выявить неплатёжеспособных заёмщиков по табличным данным

Вход: табличные данные в формате .xls (.csv)

Задача: проведение комплексного анализа признаков клиентов банка, визуализация показателей, оценка платёжеспособности заёмщиков
Инструкция
Мы разработали удобный формат и инструкцию для того, чтобы вы смогли воспользоваться нашими материалами и достичь своей цели.
Инструкция
Python. Lib pack
Python. Lib pack
И получили уникальный продукт, который поможет вам добиться качественно нового результата самостоятельно. А после получения скиллов по работе с библиотеками вы не только научитесь правильно анализировать данные, но и откроете целые направления, где можно применить свои навыки (например, машинное обучение и искусственный интеллект).

ЧТО ВЫ ПОЛУЧИТЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ?

Python. Lib pack
Вы научитесь
  • Устанавливать на компьютер всё необходимое для разработки
  • Разрабатывать скрипты анализа данных на Python
  • Использовать для разработки современную среду Jupyter
  • Формировать высококлассные аналитические отчёты
Темы, которые вы освоите
  • Работа с различными данными
  • Основные этапы обработки данных
  • Визуализация данных
  • Построение высококлассных аналитических отчётов
  • Представление результатов анализа

Инструменты которые вы освоите
Python
Pandas
Matplotlib
NumPy
SciPy
Jupyter
Anaconda
Python
Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения с минималистичным синтаксисом, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.
Pandas
Программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных. Предоставляет специальные структуры данных и операции для манипулирования числовыми таблицами и временны́ми рядами.
Matplotlib
Библиотека для визуализации данных в 2D и 3D. Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в аналитических отчётах.
NumPy
Библиотека обеспечивает поддержку многомерных массивов (включая матрицы) и высокоуровневых математических функций, предназначенных для работы с многомерными массивами.
SciPy
Библиотека, предназначенная для выполнения научных и инженерных расчётов: обработка сигналов, обработка изображений, работа с генетическими алгоритмами.
Jupyter
Крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики.
Anaconda
Пакет Anaconda включает в себя интерпретатор языка Python, набор наиболее часто используемых библиотек и удобную среду разработки и исполнения, запускаемую в браузере.

Ограниченное предложение

Действует акция, успейте приобрести пакет по символической цене!
20 000 ₽
10 000 ₽

Частые вопросы

Что такое анализ данных?
Это область между математикой и информатикой, которая занимается построением и исследованием методов извлечения полезной информации из данных. Стек возможностей применения анализа данных огромен: digital-технологии, маркетинг, медицина, таргетированная реклама, банковская сфера.
Что нужно знать, чтобы успешно пройти курс?
Необходимо уверенно пользоваться компьютером: уметь устанавливать программы и библиотеки, самостоятельно искать информацию в интернете. Обладать логическим мышлением, способностью делать выводы и приходить к правильным умозаключениям.
Как правильно заниматься?
Необходимо системно организовать свои занятия. Мы предлагаем схему повторение-практикум-кодинг. Прежде, чем приступать к материалу нового дня ‒ нужно обязательно освежить материалы предыдущего. Далее начинайте смотреть видео, где эксперт объясняет новую тему. Используйте преимущества записи. Останавливайте там, где непонятно. Смотрите заново. Возвращайтесь к предыдущим лекциям или пишите код одновременно с экспертом.Теперь открывайте ноутбук и начинайте кодинг. Исполняйте части кода, подготовленные нами. Меняйте параметры, вводите новые ограничения, смотрите что получится. Пытайтесь написать самостоятельно. Комбинируйте с конструкциями предыдущих дней. Появляется вопрос, а можно ли так? Проверяйте. Решайте задачи и обращайте внимание на наши рекомендации. 

Чему можно научиться за 7 дней?
Естественно, всё зависит от того насколько планомерно вы двигаетесь по курсу. При правильном выполнении всех наших рекомендаций за неделю работы вы сможете перейти на уровень самостоятельной работы, осознанного выбора более экспертных курсов и литературы для дальнейшего развития.

Оплатить онлайн

Предзаказ
Python. Lib pack
20 000 ₽
10 000 ₽