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:
06 Апреля — 29 Апреля
Формат:
Материалы
Стоимость:
9 999 ₽

Ограниченное предложение

Действует акция, успейте приобрести пакет по символической цене!
9 999 ₽
В этом ноутбуке мы рассмотрим работу с таблицами в Python на примере исторических данных по ценам биткоина.

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 с нуля.
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. Математика и статистика в Data Science.
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. Numpy массивы (array), матрицы (matrix), векторы.
Статья. Python Numpy Tutorial
Видео. Learn NUMPY in 5 minutes!
Видео. Improving Python programs with NumPy and SciPy stats

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
3неделя
Кейс. Кредитный скоринг
Разработка системы оценки кредитоспособности лиц, с использованием статистических методов. Обучение алгоритмов для принятия решений об одобрении или отказе в выдаче кредитов.
5 часов практики
2 часов теории
Подробнее

Вебинар №7 [2 часа] Кейс. Кредитный скоринг


Задача. Принятие решения об одобрении кредита
Jupyter-ноутбук. Credit Classification
Статья.  Скоринговые системы: наука помогает бизнесу
Видео. Python: Как улучшить кредитную историю и банковский скоринг?
Книга. Руководство по кредитному скорингу
Статья. Видят насквозь: как работает кредитный скоринг?
4неделя
Кейс. Анализ отзывов
Анализ и составление рейтингов по различным критериям на примере кино. Парсинг Excel документов, работа с данными в Pandas. Обработка файлов в формате csv.
5 часов практики
2 часов теории
Подробнее

Вебинар №8 [2 часа] Кейс. Анализ отзывов о кинофильмах


Задача. Определение самых прибыльных жанров
Jupyter-ноутбук. Internet Movie Database 
Статья. Визуализация данных c Python
Видео. Become an Excel Wizard with Python
Видео. Работа с файлами
Статья. 10 трюков библиотеки Python Pandas
Статья. Регулярные выражения в Python от простого к сложному
Статья. Pandas. Работа с таблицами

5неделя
Кейс. Предсказание цены домов
Комплексное исследование данных с помощью Python. Визуализация распределения цен на недвижимость. Тепловые карты корреляции. Библиотека машинного обучения SkLearn для обработки данных. Критерий гомоскедастичности.
5 часов практики
2 часов теории
Подробнее

Вебинар №8 [2 часа] Кейс. Предсказание цены домов


Задача. Выявление взаимозависимых критериев на рынке недвижимости
Jupyter-ноутбук. Сommprehensive data exploration with Python 
Статья. Визуализация данных c Python
Видео. Sklearn Linear Regression 
Видео. Средства визуализации в Python
Статья. 8 главных библиотек для Python
Статья. Введение в Sklearn
Статья. Тепловые карты: визуализация корреляций

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!
9 999 ₽

Оплатить онлайн

Python. Lib pack
9 999 ₽