с обработкой больших объемов данных
с обработкой больших объемов данных
Финансовым специалистам
Изучите необходимые функции, разберетесь как оптимизировать обработку больших объёмов данных и сможете быстрее получать необходимые показатели
Аналитикам, маркетологам, HR-специалистам
Узнаете, как ускорить рутинные задачи и принимать обоснованные решения с помощью продвинутых возможностей Python
Сделать первый шаг в интересный мир Python
КогдаОнлайн - Старт 5 октября
Дистанционный - в любое время
Длительность4 месяца, доступ навсегда
Можно задать вопрос преподавателю
Формат- Онлайн-занятия с записью в режиме реального времени
- Уроки в записи по календарю с настройкой интенсивности
ДокументУдостоверение о повышении квалификации государственного образца
по-новому
АВТОМАТИЗАЦИЯ
Python позволяет напрямую подключаться к базам данных, а также получать информацию из разных источников: от привычных xls или csv файлов до XML документов и запросов через API. С его помощью можно проводить расчёты любой сложности, автоматически создавать отчеты, динамические дашборды и отправлять результаты на сервер, электронную почту или чат в телеграмм
ГИБКОСТЬ
Python — язык программирования. На нем можно заниматься не только анализом данных и визуализацией. После освоения базового синтаксиса для Вас не будет нерешаемых задач
Любой коллега сможет повторить все шаги Вашего анализа на Python и получить точно такой же результат. А система контроля версий Git поможет не только удобнее хранить и делиться кодом, но и заниматься совместной разработкой
ВОЗМОЖНОСТИ
Расширенная статистика и аналитика? Современная кастомизируемая визуализация? Интерактивные отчеты с возможностью «поиграться» с параметрами? Машинное обучение? Какая бы задача ни стояла, Вы сможете с ней справиться. Для большинства задач существуют готовые библиотеки, которые помогут быстро её решить.
ИЗУЧЕНИЯ
Python — высокоуровневый язык, то есть понятный для человека. Если Вы немного знаете английский, то код на Python будет как выглядеть как открытая книга. Низкий уровень входа позволит уже через 10 минут после знакомства с языком начать писать несложные программы, а через несколько месяцев – автоматизировать свои рутинные процессы и задачи и сэкономить время для чего-то поважнее.
Запишитесь на бесплатный online мастер-класс «Python для анализа данных»
Содержит базовые знания в области программирования на языке (12 занятий)
- Место Python в современном мире программирования
- Преимущества Пайтон в анализе данных
- Установка интерпретатора
- Работа с базовым редактором: интерактивный и программный режимы работы
- Установка Conda и Jupyter Notebook
- Правила работы с файлами .ipynb
- Магические методы работы с ячейками
- Представление данных в Пайтон, понятие объекта
- Базовые типы данных: str, int, float, bool
- Представление чисел, числовые операции, классы Decimal, Fraction
- Потоки данных, интерактивный ввод
- Биты и байты
- Булевой тип данных
- Проверка истинности и логические операции
- Условные операторы, или условия
- Цикл while
- Операторы break и continue
- Простейший дебагинг
- Цикл for
- Функция range
- Итерация строк
- Индексация массивов
- Итерация массивов
- Понятие метода, основные методы списков
- Срезы
- Кортежи: свойства, отличия от списков
- Представление файла как объекта
- Виды кодировок
- Чтение данных из текстового файла
- Конструкция with
- Способы записи данных в файл
- Основные методы строк
- Способы форматирования строк
- Красивые текстовые таблицы с помощью модуля PrettyTable
- Отличия множеств от списков
- Операции над множествами
- Замороженные множества: отличие от обычных множеств
- Понятие ассоциативного массива
- Создание словарей, добавление пар (ключ: значение)
- Итерация словарей по ключам, значениям и их парам
- Основные методы словарей
- Формат данных json
- Преимущества и удобства defaultdict
- Встроенные в Пайтон функции
- Создание собственных функций
- Области видимости имен
- Оператор return
- Анонимные (lambda) функции
- Общие понятия, конструктор и экземпляр класса
- Инициализация объектов, магические методы
- Атрибуты и переменные
- Наследование в классах: правила применения
- Обращение к классам других модулей
- Перегрузка операторов
- Виды ошибок
- Конструкция try-except
- Создание собственных классов ошибок
- Продвинутый дебаггинг с помощью pdb
- Идея и преимущества генераторов
- Стандартные функции-генераторы
- Списочные и словарные сокращения
- Списочные сокращения с условиями
Содержит более сложные материалы в области создания программ на языке (14 занятий)
- Основные операции с array
- Многомерные векторы
- Изменения формы и размера вектора
- Использование булевых масок
- Векторизация кода
- Индексация в DataFrame
- Основные аналитические возможности DataFrame
- Класс Series
- Конкатенация, соединения и слияние данных
- Группировка и агрегация
- Pivot
- Работы с CSV-файлами
- Работы с файлами Excel
- Базовая визуализация с помощью Matplotlib
- Делаем графики красивыми с Seaborn
- Интерактивная визуализация в Plotly
- Базовая статистика в SciPy
- Обучения без учителя
- Обучения с учителем: Scikit-learn
- Линейная регрессия
- Полиномиальная регрессия
- Классификация: логистическая регрессия, дерево решений, SVM
- Уменьшение размерности: PCA, UMAP
- Кластеризация: k-средних, иерархическая кластеризация, DBSCAN
- Зарплата специалиста со знанием Python, Senior-специалист
- Middle-специалист
- Junior-специалист
17 суббот по 6 ак.часов онлайн занятий + экзамен и его разбор
24/7 бессрочный доступ
96 ак.часов практическая самостоятельная работа
Наставничество и консультация эксперта в обоих форматах
Даниил Игумнов | В процессе всего обучения
Электронный комплект материалов:
- Справочник по языку Python в электронном виде
- Практические задания с разбором и для самостоятельного изучения
- Цикл видеолекций
35 уроков по настраиваемому графику
24/7 бессрочный доступ
96 ак.часов практическая самостоятельная работа
Наставничество и консультация эксперта в обоих форматах
Даниил Игумнов | В процессе всего обучения
Электронный комплект материалов:
- Справочник по языку Python в электронном виде
- Практические задания с разбором и для самостоятельного изучения
- Цикл видеолекций
Удостоверение о повышении квалификации по итогам защиты выпускных работ с онлайн-подтверждением в ФИС ФРДО
АВТОМАТИЗАЦИЯ РУТИННЫХ ПРОЦЕССОВ
Вы научитесь видеть рутинные процессы в своей работе, формулировать технические задания на автоматизацию и самостоятельно их реализовывать
УСКОРЕНИЕ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
Автоматизация обработки данных в Python позволит вам сократить затраты времени на рутинные процессы в разы
САМОСТОЯТЕЛЬНОЕ НАПИСАНИЕ ПРОГРАММ
Вы получите знания и навыки, которые позволят вам писать полноценные программы на языке Python, а так же общаться с профессиональными программистами на знакомом им языке
ПОВЫШЕНИЕ ВАШЕЙ СТОИМОСТИ КАК РЕДКОГО СПЕЦИАЛИСТА
Экспертиза на стыке специальностей, не связанных с программированием, и автоматизации будет существенным конкурентным преимуществом при поиске новых направлений вашего развития как специалиста
Python | R | Bash | SQL | Data visualization | Data analisys
- Исследователь данных в Gero.ai, Сингапур
- Семинарист курса по алгоритмам и структурам данных, ФББ МГУ имени М.В.Ломоносова
- Уменьшил затраты компании на облачные вычисления на 30% благодаря новому способу процессинга данных (2023)
- Победитель Longevity Hackathon (2022)
- Автоматизировал отчётность отдела образования из 100+ сотрудников (2018)
- СПЕЦИАЛЬНО ДЛЯ
«НЕПРОГРАММИСТОВ»Разработан для специалистов, не занимающихся программированием профессионально
1 - ПОМОЩЬ, ПОДДЕРЖКА И МОТИВАЦИЯДистанционная поддержка экспертом в процессе всего обучения и чате группы в Telegram2
- ПРАКТИЧЕСКАЯ НАПРАВЛЕННОСТЬНаправленность курса носит исключительно практический характер и содержит материалы, которые потребуются при создании большинства программ в Python3
- ЭКСПЕРТИЗА ПРЕПОДАВАТЕЛЯПрактический опыт эксперта в профессиональном программировании c 2017 года, в преподавании с 2020 года4
- 4 месяца + экзаменационная работа. Задания по каждой теме + записанные видео по темам.
Бессрочный доступ 24/7
- Практические видеоуроки по настраиваемому графику
- Справочник по языку Python (в электронном виде)
- Задания для самостоятельной разработки
- Консультации преподавателя
Мы рекомендуем по возможности использовать компьютер с двумя мониторами или ДВА устройства в процессе обучения. На одном необходимо запустить онлайн-трансляцию с занятием, а на втором работать. Использовать смартфон как одно из устройств мы не рекомендуем - набираемый код будет слишком мелким на экране, увеличение экрана не всегда удобно. Планшет в роли одного из устройств приветствуется. Обучение на одном устройстве возможно, но слушателю необходимо продумать удобство своей работы заранее (большой экран или быстрое переключение между программами zoom и Пайтон).
Участвуйте в каждом занятии и выполняйте инструкции, которые будет давать эксперт-преподаватель.
Обязательно выполняйте ВСЕ домашние задания.
В случае возникновения сложности, задавайте свои вопросы эксперту в чате группы или в hockmyweb. Как правило, преподаватель отвечает на вопрос в течении одного-трёх дней.
Успешно сдайте итоговую работу и получите документ о Повышении квалификации по теме курса.
(2) Дистанционное обучение происходит самостоятельно по урокам в соответствии с программой подготовки (настройте интенсивность при первом открытии курса или позже в настройках).
Подробная инструкция пользователя LMS hockmyweb.ru
Так же для удобства предусмотрена неделя перерыва между блоками курса для восполнения сил и подтягивания пропущенных тем.
Мы не рекомендуем использовать Windows 7 и более ранние (Note that Python 3.10.5 cannot be used on Windows 7 or earlier).
в Telegram
