Мова програмування Python останнім часом все частіше використовується для аналізу даних, як в науці, так і комерційній сфері. Цьому сприяє простота мови, а також велика різноманітність відкритих бібліотек.
Python — один з найпопулярніших інструментів для аналізу даних. У цьому курсі Ви дізнаєтеся, як за допомогою цієї мови програмування будувати предиктивні моделі, візуалізувати дані і працювати з нейромережами.
Курс орієнтований на практику і дозволить вам відразу приступити до роботи з даними і побудови моделей.
Три рядки коду, написані сьогодні, замінюють три години роботи на цьому тижні... на кожному тижні!
- Займається офісною роботою. Не програміст, не Data scientist.
- Багато працює з різними таблицями, звітами, зіставляє дані з безлічі джерел.
- Користується Excel, 1C, SAP, Гранд Кошторис або іншими подібними програмами.
- Працює в ритейлі, банку, в консалтингу, на складі, виробництві.
- Робить багато вручну і хоче підвищити ефективність своєї роботи.
- Використовувати python для роботи з табличними даними, імпортованими/експортованими всіма популярними програмами.
- Автоматизовано виправляти проблемні табличні файли.
- Складати і застосовувати вирази для пошуку і заміни в тексті за певними паттернами (дати, номери телефонів, розміри і т. п.)
- Отримувати дані з різних API в реальному часі (погода, Курси валют, акцій і т. п.)
- формат CSV. Імпорт/експорт на прикладі Excel або інших популярних додатків (1C, SAP, інші СУБД і додатки для торгівлі, кошторису і т. п.)
- Експорт даних з табличного додатка в файл csv і його розбір засобами стандартної бібліотеки Python
- Формування файлу csv з Python та імпорт у табличну програму
- Практична робота
- Робота з таблицями в довільному текстовому форматі на прикладі формату FWF
- типові проблеми в реальних табличних даних і способи їх усунення методами стандартної бібліотеки Python
- застосування регулярних виразів для фільтрації та розділення даних табличних даних
- Робота з датами, номерами телефонів та іншими даними в довільних форматах запису
- Практична робота
- Що таке API. Приклади онлайн-сервісів для отримання даних про погоду, курсах валют, акцій в реальному часі.
- механізм взаємодії з онлайн API через python. GET-запити.
- найбільш популярні формати надання даних. Розбір даних у форматі XML і JSON за допомогою вбудованої і/або сторонніх бібліотек.
- Практична робота
- інтеграція з Google Docs, Google Spreadsheets, Google Forms
- Веб-скрейпинг
- обробка архівів листувань з популярних месенджерів
- автоматизована обробка великої кількості файлів
https://privatelink.de/?https://www.specialist.ru/course/python-bi