Python для автоматизации и анализа данных [ВШЭ] [Маргарита Бурова]
Синтаксис языка Python — один из самых простых и интуитивных. Его используют для разработки приложений, сайтов, ботов и других сервисов, а также для сбора, анализа и визуализации данных. Буквально одной командой можно выбрать нужные комбинации, записи по заданным критериям, сгруппировать их, вычислить значения и визуализировать результат.
Во время прохождения курса вы научитесь программировать, даже если раньше никогда этого не делали. Познакомитесь с базовыми возможностями Python 3 и сразу отработаете на практике.
Для кого:
Курс подходит слушателям, желающим начать программировать на Python
Синтаксис языка Python — один из самых простых и интуитивных. Его используют для разработки приложений, сайтов, ботов и других сервисов, а также для сбора, анализа и визуализации данных. Буквально одной командой можно выбрать нужные комбинации, записи по заданным критериям, сгруппировать их, вычислить значения и визуализировать результат.
Во время прохождения курса вы научитесь программировать, даже если раньше никогда этого не делали. Познакомитесь с базовыми возможностями Python 3 и сразу отработаете на практике.
Для кого:
Курс подходит слушателям, желающим начать программировать на Python
- Начинающим
Изучите основы программирования с нуля, начнете использовать Python для решения повседневных задач - Специалистам с небольшим опытом в программировании
Освоите сбор, анализ и визуализацию больших данных
- Освоите язык Python
Изучите типы данных, циклы, ветвления - Научитесь работать с библиотеками для анализа данных и визуализации
Numpy, pandas, matplotlib, plotly - Будете уметь работать с API и форматами данных из API: Xml, json
- Введение в язык Python. Знакомство со средой программирования. Базовые операции. Интерпретация ошибок
- Строки и списки в Python
- Списки, кортежи, последовательности. Методы строк и списков
- Множества. Словари. Вложенные структуры данных. Цикл For. Вложенные циклы
- Функции. Рекурсия. О-нотация
- Регулярные выражения
- Работа с файлами: текстовые и табличные файлы
- Основы ООП. Классы
- Сбор данных: web-scraping, requests, BeautifulSoup
- Сбор данных: requests, BeautifulSoup — продолжение
- Сбор данных: работа с сервисами через API
- Введение в numpy. Работа с векторами и матрицами. Введение в pandas
- Pandas продолжение. Разведывательный анализ данных
- Визуализация для презентации данных: matplotlib, seaborn
- Работа с SQL запросами и базами данных
- Создание телеграм-ботов
- Предобработка текстовых данных и изображений
- Обзор полезных библиотек Python для решения различных задач программиста
- Преподаватель факультета компьютерных наук
- Образование: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Прикладная математика и информатика», магистр.
- Профессиональные интеерсы: Python, анализ данных, машинное обучение.
https://www.hse.ru/edu/dpo/472490501