що дасть вам цей курс
Програма спрямована на тих, хто ніколи не працював з кодом на Python, але хоче навчитися писати скрипти для аналітики.
Курс для тих, хто хоче:
аналітик
Навчіться аналізувати дані за допомогою різних інструментів Python і приймати рішення на основі даних.
Маркетолог
Автоматизуєте збір і аналіз даних про ваших конкурентів і користувачів і навчитеся працювати з SQL і HTML.
Менеджер
Навчіться працювати з кодом і автоматизуєте збір даних з інтернету, що стане аргументом для підвищення на посаді.
початківець Python-розробник
Навчіться працювати з даними і зможете далі розвиватися в Data Science або в аналітиці.
вартість навчання 45 000 ₽
Тривалість 4 місяці
початок занять 30 Листопада
Програма спрямована на тих, хто ніколи не працював з кодом на Python, але хоче навчитися писати скрипти для аналітики.
Курс для тих, хто хоче:
- Отримувати аналітичні дані, створювати наочні звіти, будувати дашборди і приймати вірні рішення на основі отриманих даних
- Вирішувати завдання, які не під силу популярним електронним таблицям з макросами
- Перейти з важкого excel на більш швидкі та ефективні інструменти, щоб отримувати дані швидше
- отримувати дані з БД і з безлічі файлів і підтягувати це все в звіти;
- оформляти звіти з текстом і графікою;
- мови програмування Python для аналітики;
- створювати найпростіше графічне представлення даних;
- звертатися по API до сервісів і отримувати дані звідти;
- працювати з Jupyter Notebook.
аналітик
Навчіться аналізувати дані за допомогою різних інструментів Python і приймати рішення на основі даних.
Маркетолог
Автоматизуєте збір і аналіз даних про ваших конкурентів і користувачів і навчитеся працювати з SQL і HTML.
Менеджер
Навчіться працювати з кодом і автоматизуєте збір даних з інтернету, що стане аргументом для підвищення на посаді.
початківець Python-розробник
Навчіться працювати з даними і зможете далі розвиватися в Data Science або в аналітиці.
у процесі навчання Ви отримаєте комплексні знання та навички.
Модуль 1-Введення в Python
Тема 1. Синтаксис python, Jupyter Notebook, базові типи даних
Тема 2. Ітеровані типи даних
Тема 3. Функції, процедури, класи
Тема 4. Умовний оператор. Обробка винятків. Цикл. Генератори
Модуль 2-Модуль 2-робота з файлами, текстом і грошима
Тема 5. Області видимості, простору імен, import, глобальні та локальні змінні. Стандарти в написанні коду
Тема 6. Робота з файлами
Тема 7. Регулярні вирази
Тема 8. Практики зберігання та обробки грошових даних. Float, decimal, int, різна кількість копійок в грошах
Модуль 3-отримання даних з баз і з API
Тема 9. Огляд баз даних, SQL та теорії множин. Таблиці, подання, прості вибірки, функції
Тема 10. Join, exists, вкладені запити, group by, having. Індекси та план запиту.
Тема 11. Огляд по роботі з HTTP в Python. Бібліотеки, requests.
Тема 12. Парсинг даних з HTML
Тема 13. Робота з JSON, робота з CSV і xls
Тема 14. Багатопоточність і багатопроцесність, пристрій пам'яті. Рейтлимиты API
Модуль 4-Практики
Тема 15. Огляд інструментів numpy, pandas, scikit, matplotlib, plotly, anaconda
Тема 16. Побудова простих звітів за допомогою matplotlib, numpy, pandas
Тема 17. Основи статистики, статистичні звіти
Тема 18. A/B тести
Тема 19. Розбір кейса побудови звіту з даними з БД
Модуль 5-проектна робота
Тема 20. Вибір теми та організація проектної роботи
Тема 21. Консультація по проектам і домашнім завданням
Тема 22. Захист проектних робіт
Тема 23. Підведення підсумків курсу
Модуль 1-Введення в Python
Тема 1. Синтаксис python, Jupyter Notebook, базові типи даних
Тема 2. Ітеровані типи даних
Тема 3. Функції, процедури, класи
Тема 4. Умовний оператор. Обробка винятків. Цикл. Генератори
Модуль 2-Модуль 2-робота з файлами, текстом і грошима
Тема 5. Області видимості, простору імен, import, глобальні та локальні змінні. Стандарти в написанні коду
Тема 6. Робота з файлами
Тема 7. Регулярні вирази
Тема 8. Практики зберігання та обробки грошових даних. Float, decimal, int, різна кількість копійок в грошах
Модуль 3-отримання даних з баз і з API
Тема 9. Огляд баз даних, SQL та теорії множин. Таблиці, подання, прості вибірки, функції
Тема 10. Join, exists, вкладені запити, group by, having. Індекси та план запиту.
Тема 11. Огляд по роботі з HTTP в Python. Бібліотеки, requests.
Тема 12. Парсинг даних з HTML
Тема 13. Робота з JSON, робота з CSV і xls
Тема 14. Багатопоточність і багатопроцесність, пристрій пам'яті. Рейтлимиты API
Модуль 4-Практики
Тема 15. Огляд інструментів numpy, pandas, scikit, matplotlib, plotly, anaconda
Тема 16. Побудова простих звітів за допомогою matplotlib, numpy, pandas
Тема 17. Основи статистики, статистичні звіти
Тема 18. A/B тести
Тема 19. Розбір кейса побудови звіту з даними з БД
Модуль 5-проектна робота
Тема 20. Вибір теми та організація проектної роботи
Тема 21. Консультація по проектам і домашнім завданням
Тема 22. Захист проектних робіт
Тема 23. Підведення підсумків курсу
у процесі навчання Ви отримаєте комплексні знання та навички.
Модуль 1-Введення в Python
Тема 1. Синтаксис python, Jupyter Notebook, базові типи даних
Тема 2. Ітеровані типи даних
Тема 3. Функції, процедури, класи
Тема 4. Умовний оператор. Обробка винятків. Цикл. Генератори
Модуль 2-Модуль 2-робота з файлами, текстом і грошима
Тема 5. Області видимості, простору імен, import, глобальні та локальні змінні. Стандарти в написанні коду
Тема 6. Робота з файлами
Тема 7. Регулярні вирази
Тема 8. Практики зберігання та обробки грошових даних. Float, decimal, int, різна кількість копійок в грошах
Модуль 3-отримання даних з баз і з API
Тема 9. Огляд баз даних, SQL та теорії множин. Таблиці, подання, прості вибірки, функції
Тема 10. Join, exists, вкладені запити, group by, having. Індекси та план запиту.
Тема 11. Огляд по роботі з HTTP в Python. Бібліотеки, requests.
Тема 12. Парсинг даних з HTML
Тема 13. Робота з JSON, робота з CSV і xls
Тема 14. Багатопоточність і багатопроцесність, пристрій пам'яті. Рейтлимиты API
Модуль 4-Практики
Тема 15. Огляд інструментів numpy, pandas, scikit, matplotlib, plotly, anaconda
Тема 16. Побудова простих звітів за допомогою matplotlib, numpy, pandas
Тема 17. Основи статистики, статистичні звіти
Тема 18. A/B тести
Тема 19. Розбір кейса побудови звіту з даними з БД
Модуль 5-проектна робота
Тема 20. Вибір теми та організація проектної роботи
Тема 21. Консультація по проектам і домашнім завданням
Тема 22. Захист проектних робіт
Тема 23. Підведення підсумків курсу
Модуль 1-Введення в Python
Тема 1. Синтаксис python, Jupyter Notebook, базові типи даних
Тема 2. Ітеровані типи даних
Тема 3. Функції, процедури, класи
Тема 4. Умовний оператор. Обробка винятків. Цикл. Генератори
Модуль 2-Модуль 2-робота з файлами, текстом і грошима
Тема 5. Області видимості, простору імен, import, глобальні та локальні змінні. Стандарти в написанні коду
Тема 6. Робота з файлами
Тема 7. Регулярні вирази
Тема 8. Практики зберігання та обробки грошових даних. Float, decimal, int, різна кількість копійок в грошах
Модуль 3-отримання даних з баз і з API
Тема 9. Огляд баз даних, SQL та теорії множин. Таблиці, подання, прості вибірки, функції
Тема 10. Join, exists, вкладені запити, group by, having. Індекси та план запиту.
Тема 11. Огляд по роботі з HTTP в Python. Бібліотеки, requests.
Тема 12. Парсинг даних з HTML
Тема 13. Робота з JSON, робота з CSV і xls
Тема 14. Багатопоточність і багатопроцесність, пристрій пам'яті. Рейтлимиты API
Модуль 4-Практики
Тема 15. Огляд інструментів numpy, pandas, scikit, matplotlib, plotly, anaconda
Тема 16. Побудова простих звітів за допомогою matplotlib, numpy, pandas
Тема 17. Основи статистики, статистичні звіти
Тема 18. A/B тести
Тема 19. Розбір кейса побудови звіту з даними з БД
Модуль 5-проектна робота
Тема 20. Вибір теми та організація проектної роботи
Тема 21. Консультація по проектам і домашнім завданням
Тема 22. Захист проектних робіт
Тема 23. Підведення підсумків курсу
Тривалість 4 місяці
початок занять 30 Листопада
https://privatelink.de/?https://otus.ru/lessons/python-dlja-analiza-dannyh/?int_source=courses_catalog&int_term=data-science