Каталог курсов
Каталог курсов

Доступен тариф с AI

Python для анализа данных

Освоите ключевой инструмент для анализа данных и машинного обучения

Научитесь работать с данными на всех этапах: от сбора, очистки, анализа до визуализации

Соберёте портфолио и спланируете карьерный рост

Когда

23 марта — 26 июля

Длительность

4 месяца

Формат обучения

Видеолекции, вебинары, практика и поддержка экспертов

Документ

Удостоверение о повышении квалификации

Акция
-55%
Акция
-55%
55%
с 04.03 по 06.03

Пора выходить из спячки

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 6 марта, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

Какие задачи аналитики решают с помощью Python

Python используют для обработки данных, машинного обучения и работы с нейросетями. С его помощью можно создавать модели для оценки гипотез, поиска данных и аналитики.

У Python объёмная библиотека с готовыми инструментами для анализа данных. Вокруг языка сформировано активное сообщество специалистов, которые помогают друг другу в решении различных задач.

Вы научитесь

  • Анализировать данные

    Получите фундаментальные знания по Python для решения аналитических задач

  • Получать данные самостоятельно

    Перестанете зависеть от разработчиков, почувствуете уверенность в оптимизации процессов

  • Работать с библиотеками

    Сможете использовать готовые инструменты для обработки и визуализации данных

  • Делать выводы на основе данных

    Научитесь находить новые взаимосвязи в данных и интерпретировать их для улучшения показателей бизнеса

Вас ждут задания, которые можно добавить в портфолио

Выполните 20 домашних работ и итоговый проект

Примеры практических задач

Написать функцию, которая будет проверять номер телефона на валидность

Классифицировать текстовые сообщения по признаку спама

Написать программу для автоматизации работы секретаря

Построить различные виды визуализаций

Варианты программ обучения

Вам доступно 2 тарифа на выбор

Python для анализа данных

Python + нейросети

4 месяца: 65 часов теории и 96 часов практики

● Программа повышения квалификации

● Занятия проходят по расписанию не чаще 2 раз в неделю после 18:00 МСК

● На лекции и практические задания понадобится 10 часов в неделю

● Записи вебинаров, видеолекции, презентации, квизы, тренажёры и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Основы Python

Познакомитесь с базой, необходимой для Data Science и работы с данными. Напишете первые самостоятельные программы. Научитесь контролировать ход работы при помощи условных операторов и обрабатывать ошибки в программах. Сможете разделять программы на составные части и овладеете основами системы контроля версий.

30 часов теории

25 часов практики

Основы Python: Jupyter Notebook, комментарии в коде, арифметические операции, переменные, условные конструкции

Понятие класса

Функции

Бонусные видеолекции по Git

Регулярные выражения и основы синтаксического разбора

Управляющие конструкции и коллекции

Работа с файловой системой и модули

Исключения и обработка ошибок

Лабораторная работа по блоку: разбор нескольких задач совместно с экспертом

Основные библиотеки для анализа данных

Научитесь использовать Pandas для работы с информацией в таблицах. Сможете работать с матрицами и векторами в Python. Узнаете, как работать с элементами массива разных размерностей в NumPy, отображать данные в различных срезах и различными способами для их анализа.

20 часов теории

14 часов практики

Библиотека NumPy: вычислительные задачи

Функции и работа с данными

Основы парсинга и работы с API

Библиотека Pandas: обзор возможностей и базовые операции

Продвинутый Pandas: оптимизация, сводные таблицы, методы работы со строками, объединения датафреймов, конкатенация таблиц, оптимизация хранения данных

Статистика в Python

Поймёте, как применять статистические методы в решении реальных задач. Освоите основные понятия и точки применения статистики. Узнаете про основные распределения (нормальное, равномерное), зависимые и случайные величины. Познакомитесь с дискретными и непрерывными распределениями, основами статистических проверок гипотез.

15 часов теории

37 часов практики

Основные понятия статистики

Поиск аномалий в данных и работа с пропущенными значениями

Визуализация данных

Описательная статистика

Поиск взаимосвязей в данных (корреляция)

Доверительный интервал

Проверка гипотез для независимых выборок

A/B-тесты

Регрессия и регрессионный анализ

Модели классификации

Модели кластеризации

Работа с временными рядами (декомпозиция и интерполяция временных рядов)

6 месяцев: 65 часов теории и 96 часов практики + 5 дополнительных модулей

● Программа повышения квалификации по Python и общеразвивающая программа по нейросетям

● Занятия проходят по расписанию не чаще 2 раз в неделю после 18:00 мск

● На лекции и практические задания понадобится 10 часов в неделю

● Записи вебинаров, видеолекции, презентации, квизы, тренажёры и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Основы Python

Познакомитесь с базой, необходимой для Data Science и работы с данными. Напишете первые самостоятельные программы. Научитесь контролировать ход работы при помощи условных операторов и обрабатывать ошибки в программах. Сможете разделять программы на составные части и овладеете основами системы контроля версий.

30 часов теории

25 часов практики

Основы Python: Jupyter Notebook, комментарии в коде, арифметические операции, переменные, условные конструкции

Понятие класса

Функции

Бонусные видеолекции по Git

Регулярные выражения и основы синтаксического разбора

Управляющие конструкции и коллекции

Работа с файловой системой и модули

Исключения и обработка ошибок

Лабораторная работа по блоку: разбор нескольких задач совместно с экспертом

Основные библиотеки для анализа данных

Научитесь использовать Pandas для работы с информацией в таблицах. Сможете работать с матрицами и векторами в Python. Узнаете, как работать с элементами массива разных размерностей в NumPy, отображать данные в различных срезах и различными способами для их анализа.

20 часов теории

14 часов практики

Библиотека NumPy: вычислительные задачи

Функции и работа с данными

Основы парсинга и работы с API

Библиотека Pandas: обзор возможностей и базовые операции

Продвинутый Pandas: оптимизация, сводные таблицы, методы работы со строками, объединения датафреймов, конкатенация таблиц, оптимизация хранения данных

Статистика в Python

Поймёте, как применять статистические методы в решении реальных задач. Освоите основные понятия и точки применения статистики. Узнаете про основные распределения (нормальное, равномерное), зависимые и случайные величины. Познакомитесь с дискретными и непрерывными распределениями, основами статистических проверок гипотез.

15 часов теории

37 часов практики

Основные понятия статистики

Поиск аномалий в данных и работа с пропущенными значениями

Визуализация данных

Описательная статистика

Поиск взаимосвязей в данных (корреляция)

Доверительный интервал

Проверка гипотез для независимых выборок

A/B-тесты

Регрессия и регрессионный анализ

Модели классификации

Модели кластеризации

Работа с временными рядами (декомпозиция и интерполяция временных рядов)

Вводный модуль

Дополнительный модуль

Обзор возможностей и трендов применения ИИ в анализе данных

Использование эффективных промптов для работы с ИИ: возможности, ограничения и примеры

Анализ текстовых данных при помощи ИИ

Дополнительный модуль

Научитесь использовать простые, но эффективные инструменты ИИ для быстрого анализа текстовых данных и получения полезных выводов.

Как учиться при помощи ИИ

Как ИИ поможет в анализе текстовых данных

Использование ChatGPT для обобщения текстов, извлечения информации и генерации идей

Практическое применение: анализ отзывов клиентов и улучшение продукта

AI-ассистенты для работы с данными

Дополнительный модуль

Обзор AI-ассистентов (готовые решения)

Примеры применения AI-ассистентов для аналитиков

Тренды и перспективы развития AI-ассистентов в работе с данными

Интеграция с n8n

Оптимизация задач при помощи ИИ

Дополнительный модуль

Поймёте, как можно использовать ИИ для оптимизации ключевых этапов аналитического процесса — от подготовки данных до создания отчётов.

Работа с анализом данных в SQL и Python

Создание шаблонов отчётов

Итоговый проект

Дополнительный модуль

Выберете тему, соберёте данные, создадите AI-ассистента, проведёте анализ данных.

Итоговый проект

Проанализируете уровень удовлетворённости сотрудников работой, рассчитаете, сколько сотрудников работает в каждом департаменте и визуализируете их распределение по зарплатам.

Проверите гипотезу, что сотрудники с высоким окладом проводят на работе больше времени, и рассчитаете показатели среди уволившихся и работающих сотрудников. Построите модель LDA, предсказывающую, уволится ли сотрудник.

Развивайте навыки работы с кодом на тренажёре

• Выполняйте простые задачи для закрепления теории

• Пишите и запускайте код прямо в браузер

• Пользуйтесь мгновенной проверкой или подсказками

• Задавайте вопросы по заданию — вам ответит эксперт или аспирант

Как проходит обучение

Изучаете материалы в личном кабинете

Занятия включают в себя видеолекции и вебинары, практические задания, тесты и квизы. Вы занимаетесь по расписанию, но всегда можете вернуться к началу. Записи занятий хранятся в личном кабинете 3 года.

1/4

Все уроки теперь и в мобильном приложении

Мы разработали платформу для смартфонов, чтобы вы могли учиться в спортзале, самолёте, на даче или в пути.

  • Учитесь, где нравится 

    Доступ к учебным материалам всегда под рукой: это экономит ваши ресурсы

  • Занимайтесь даже без интернета

    Можно скачать материалы на телефон и учиться даже там, где плохая связь

  • Получайте подсказки по дедлайнам

    Приложение работает как помощник: напомнит про домашнюю работу или вебинар

  • Загружайте задания с телефона

    Удобно отслеживать статус практических работ и отвечать на комментарии преподавателя

Преподаватели —
практикующие эксперты

Ваше резюме после обучения

Аналитик Python

    Ключевые навыки

  • Работа с сырыми данными и их подготовка для анализа

  • Работа с аналитическими библиотеками numpy, scipy и pandas

  • Визуализация данных с помощью библиотек seaborn, plotly, matplotlib

  • Статистический анализ данных

  • Применение математических моделей

  • Выбор и создание фич

  • Применение основных алгоритмов для обработки данных

  • Парсинг данных с сайтов и внешних источников

  • Автоматизация процессов получения данных для отчетов

  • Регулярные выражения

Инструменты

pandas

pandas

Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python.

SkLearn

SkLearn

Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения.

matplotlib

matplotlib

Библиотека Python для визуализации данных.

Seaborn

Seaborn

Библиотека Python для визуализации статистических данных.

Git

Git

Система управления версиями кода.

Re 

Re 

Модуль для работы с регулярными выражениями.

Numpy

Numpy

Библиотека Python для математических исчислений.

Bs4

Bs4

Библиотека Python для извлечения данных из файлов HTML и XML.

Requests

Requests

Библиотека Python для составления HTTP-запросов.

Datetime

Datetime

Библиотека Python для работы с временем и датой.

Вашу квалификацию подтвердит официальный документ

Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём удостоверение о повышении квалификации установленного образца, которое можно показать работодателю.

Наши студенты достигают своих целей. Вот их истории

Олег Абаляев

Из плюсов курса могу выделить оптимальную нагрузку. Многие студенты работают. Ещё хороший фидбэк по домашним заданиям, их реально проверяют, а не ставят оценку формально. Преподаватели доходчиво объясняют. Координатор всегда внимательная к студентам, заранее предупреждает о занятиях.

При выполнении домашнего задания были сложности с базовыми знаниями статистики: хоть у меня есть высшее образование, но математической статистики не было, и я немного поплыл. Но в целом некритично.

Юлия Романовская

У меня не было опыта программирования, поэтому было нелегко. Курс был довольно насыщенным. При этом мой опыт обучения оказался успешным. Хочу отметить структурированную подачу информации на курсе. Программа получилась последовательная, взвешенная и чёткая.

Классно, когда у преподавателей горят глаза, когда они заинтересованы в результате. Коллеги, здесь будет интересно и комфортно даже новичкам, таким же как я. Да, придётся заниматься усерднее и больше, но результат того стоит. Удачи.

Предложение для компаний

Вы можете обучить сотрудников на этом курсе. Адаптируем программу под ваш бизнес и предоставим отчёты об успеваемости. При обучении сразу нескольких сотрудников — более выгодная стоимость.

Оставьте заявку, мы свяжемся с вами, чтобы подготовить индивидуальное предложение.

Учиться с Нетологией комфортно

Вернём деньги

В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен. Читать условия

Поможем оформить налоговый вычет — 13%

Вы можете получить вычет в течение трёх лет после даты оплаты обучения, если работаете официально и платите подоходный налог

Поменяем программу обучения

Если сомневаетесь или вам не подошла профессия — можете выбрать другую. Сменить курс можно один раз в процессе обучения

55%
с 04.03 по 06.03

Пора выходить из спячки

Цена уже со скидкой. Оплатите курс до 6 марта, чтобы сохранить выгоду.

Условия акции

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

Отвечаем на вопросы

  • Как оформить рассрочку, какие условия предоставления рассрочки?

    Рассрочку без переплат можно оформить через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры на сроки от 6 до 36 месяцев. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.

  • Что такое оплата частями?

    Оплата частями — сервис, который помогает разбить стоимость покупки на равные части и выплачивать их в течение нескольких месяцев (от 2 до 24). Покупателю не нужно заключать кредитный договор. При использовании этого сервиса возможна переплата.

Учитесь из любой точки
в любое время

Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате

Москва
Санкт-Петербург
Новосибирск
Екатеринбург
Казань
Нижний Новгород
Красноярск
Челябинск
Самара
Уфа
Ростов-на-Дону
Краснодар
Омск
Воронеж
Пермь
Волгоград
Саратов
Тюмень
Тольятти
Барнаул
Махачкала
Ижевск
Хабаровск
Ульяновск
Иркутск
Владивосток
Ярославль
Томск
Ставрополь
Кемерово
Набережные Челны
Оренбург
Новокузнецк
Балашиха
Рязань
Чебоксары
Пенза
Липецк
Калининград
Ташкент
Баку
Минск
Алматы
Ереван
Бишкек