Завдання по роботі з даними затребувані у всіх областях:від банківської сфери та ІТ до важкої промисловості і сільського господарства.
Python — простий і універсальний інструмент для вирішення будь-яких аналітичних задач.
- Автоматизуйте свою рутину за допомогою Python
- Обробляйте великі обсяги інформації без адміністрування та баз даних
- Опануйте ключовий інструмент у світі аналітики та машинного навчання
Перестанете залежати від розробників в роботі з даними і навчитеся розуміти програмістів.
2. Автоматизація рутинних завдань
З Python ви відчуєте смак до оптимізації процесів і звільните час для нових завдань.
3. Широкий доступ до даних
Уміння швидко парсити сайти-безцінне. Ви почнете бачити і отримувати дані там, де раніше не помічали їх
4. Легкий перехід до data science
Python для аналітики-чудова база та можливість розпочати кар'єру в data science.
5. Готувати дані для алгоритмів
Уміння використовувати готові рішення для додання сенсу сирої інформації.
6. Пошук нових інсайтів
Знаходження нових взаємозв'язків в даних і їх інтерпретація для поліпшення показників бізнесу.
досягнуті результати
- Робота з реальними дата-сетами
- Робота з логами та рекомендаційними системами
- Отримання мінімального портфоліо для старту в професії
Ключові навички
- Робота з сирими даними та їх підготовка для аналізу
- Робота з аналітичними бібліотеками numpy, scipy і pandas
- Візуалізація даних за допомогою бібліотек seaborn, plotly, matplotlib
- Статистичний аналіз даних
- Застосування математичних моделей
- Вибір і створення фіч
- Застосування основних алгоритмів для обробки даних
- Парсинг даних з сайтів і зовнішніх джерел
- Автоматизація процесів отримання даних для звітів
https://privatelink.de/?https://netology.ru/programs/python-for-analytics#/lessons