Фоновое изображение
Курс

Python для работы с данными

Автоматизируйте свою рутинную работу с помощью Python
Обрабатывайте большие объемы информации без администрирования и баз данных
Освойте ключевой инструмент в мире аналитики и машинного обучения
Когда
8 октября — 29 января
Формат обучения
онлайн-вебинары, практика и работа с ментором
Уровень
с нуля
диплом
установленного образца о повышении квалификации
30 занятий
с живым общением с практикующими экспертами из крупных компаний
15 библиотек
в Python вы освоите в процессе обучения и научитесь их применять
Практика
отработка навыков на реальных кейсах и рабочих инструментах аналитика
Диплом
документ установленного образца от известного онлайн-университета
Развитие карьеры
поможем составить продающее резюме и подготовим к собеседованию
Запишитесь на курс и получите консультацию по программе обучения
32 000 ₽37 000 ₽
полная стоимость курса
от 3 084 ₽ / месяц
оплата частями

Почему нужно идти на курс

Задачи по работе с данными востребованы во всех областях:от банковской сферы и ИТ до тяжелой промышленности и сельского хозяйства.

Python — простой и универсальный инструмент для решения любых аналитических задач.
~1060 вакансий
для аналитиков со знанием Python появляется ежемесячно (по данным hh.ru)

Что вам даст курс

Больше автономности
Перестанете зависеть от разработчиков в работе с данными и научитесь понимать программистов.
Автоматизация рутинных задач
С Python вы почувствуете вкус к оптимизации процессов и освободите время для новых задач.
Широкий доступ к данным
Умение быстро парсить сайты — бесценно. Вы начнете видеть и получать данные там, где раньше не замечали их.
Легкий переход в data science
Python для аналитики — отличная база и возможность начать карьеру в data science.
Готовить данные для алгоритмов
Умение использовать готовые решения для придания смысла сырой информации.
Поиск новых инсайтов
Нахождение новых взаимосвязей в данных и их интерпретация для улучшения показателей бизнеса.

Кому будет полезен курс

Разработчикам
Продакт-менеджерам
Аналитикам
Новичкам в ИТ
1
Разработчикам
Прокачаете свои навыки быстрой работы с данными и создадите базу для перехода в data science.
2
Продакт-менеджерам
Научитесь с помощью Python оптимизировать ежедневные задачи, сможете заменить SQL и усилить гипотезы.
3
Аналитикам
Научитесь извлекать максимум из массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов.
4
Новичкам в ИТ
Освойте Python для старта в работе с данными.

Много практики
В курсе есть три проверочные точки: две лабораторные, >20 практических заданий с фидбеком от экспертов и диплом.

Вы будете работать на открытых популярных датасетах — это позволит детально отрабатывать конкретные мелкие навыки, а на лабораторных и в дипломе решите комплексную задачу.
Жёсткий курс
Наша задача — показать супервозможности нового навыка, дать инструменты и задачи для его отработки. Персональная поддержка в процессе прохождения курса помогает уменьшить боль от интенсивного обучения.
Прокачка важных навыков
К каждому занятию мы готовим облако тегов, в котором студент должен ориентироваться, чтобы занятие для него прошло эффективно. Умение находить ответы — один из важнейших навыков для ИТ и аналитики, и мы научим делать это правильно.

Программа курса

Основы Python для работы с данными
Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами Python. Для студентов без опыта в программировании модуль предполагает интенсивную самостоятельную работу. По ходу занятия преподаватель даст много полезных дополнительных библиотек и методов, которые ускорят работу с кодом, оставив больше времени на аналитические задачи.
Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами Python. Для студентов без опыта в программировании модуль предполагает интенсивную самостоятельную работу. По ходу занятия преподаватель даст много полезных дополнительных библиотек и методов, которые ускорят работу с кодом, оставив больше времени на аналитические задачи.
Вводные видео-уроки по установке, синтаксису и функциям Python
Основы Python и Git
Базовые типы данных и циклы
Функции и классы
Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
8 часов теории10 часов практики
Навыки, которые вы получите
научитесь работать в Jupyter-ноутбуке
освоите чтение файлов и запись данных в файлы
сможете делать первичную проверку данных на корректность и обработку ошибок
научитесь работать с датами с библиотекой DateTime
освоите работу с JSON-форматом
научитесь импортировать данные в Excel
познакомитесь с библиотекой DateTime
Знакомство с основными библиотеками для анализа данных
Вы научитесь работать с главными аналитическими библиотеками, а визуализации помогут быстро находить зависимости и корреляции. Одно из больших преимуществ языка Python — это большое и сильное сообщество, которое ежедневно пополняет язык простыми готовыми решениями.
Вы научитесь работать с главными аналитическими библиотеками, а визуализации помогут быстро находить зависимости и корреляции. Одно из больших преимуществ языка Python — это большое и сильное сообщество, которое ежедневно пополняет язык простыми готовыми решениями.
numpy и scipy
pandas
Визуализация данных: seaborn, plotly, matplotlib
Получение данных с внешних сайтов и API
Data mining и парсинг
14 часов теории20 часов практики
Навыки, которые вы получите
сможете подготовить визуальные отчёты
освоите эксплоративный анализ данных
научитесь работать с матрицами и векторами в Python
научитесь работать с pandas в таблицах
освоите работу с элементами массива разных размерностей в numpy
автоматизация получения данных из внешних источников
автоматизация парсинга с сайтов
Статистика в Python
В этом модуле вы познакомитесь со статистикой: именно она помогает закопаться глубже в данные, чтобы найти интересные связи и эффективно генерировать гипотезы. Вас ждут не только среднее, медиана и квартили, но и одномерный и многомерный анализ, коллинеарность. Вы научитесь рассчитывать необходимую выборку и доверительный интервал для стат. значимости теста и проектировать дизайн A/B-тестов.
В этом модуле вы познакомитесь со статистикой: именно она помогает закопаться глубже в данные, чтобы найти интересные связи и эффективно генерировать гипотезы. Вас ждут не только среднее, медиана и квартили, но и одномерный и многомерный анализ, коллинеарность. Вы научитесь рассчитывать необходимую выборку и доверительный интервал для стат. значимости теста и проектировать дизайн A/B-тестов.
Основы описательной статистики, виды распределений в Python
Центральная предельная теорема и статистический анализ данных в Python
Основные статистические тесты и проверка гипотез
Кейс-стади. Статистические показатели в Python
10 часов теории20 часов практики
Навыки, которые вы получите
поймёте основы описательной статистики
научитесь проводить основные статистические тесты (z-test, f-test, chi-2 test)
освоите проектирование экспериментов
научитесь проводить анализ A/B-тестов
научитесь интерпретировать исходные данные для нахождения зависимостей
применение математических моделей
Feature engineering и предобработка данных
Вы изучите инструменты выбора и оценки фичей, научитесь оптимизировать их количество. Новые знания помогут плотнее общаться с разработкой в продукте и быстро вычленять ошибки в их логике. Также вы приобщитесь к главной библиотеке data scientists — sklearn для feature selection.
Вы изучите инструменты выбора и оценки фичей, научитесь оптимизировать их количество. Новые знания помогут плотнее общаться с разработкой в продукте и быстро вычленять ошибки в их логике. Также вы приобщитесь к главной библиотеке data scientists — sklearn для feature selection.
Проверка и очистка данных с помощью pandas и numpy
Проведение анализа и рекурсивного feature selection и на базе моделей
Методы оценки значимости и отбора признаков и их использование
«Проклятие размерности», основные алгоритмы и принципы их работы
Использование алгоритмов sklearn
18 часов теории25 часов практики
Навыки, которые вы получите
освоите описание основных проблем данных
научитесь проверке данных на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков
сможете очистить данные с помощью numpy и pandas
разберётесь с сокращением размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF с помощью sklearn
научитесь выбору и оценке фич
Лабораторные работы
Кроме домашних заданий, в которых вы отрабатываете отдельные навыки, в курсе будет две проверочные точки. Они помогут вам оценить свои силы в комплексных задачах.
Кроме домашних заданий, в которых вы отрабатываете отдельные навыки, в курсе будет две проверочные точки. Они помогут вам оценить свои силы в комплексных задачах.
С помощью статистики изучите данные небольшого датасета на 200+ автомобилей по 26 параметрам, с помощью визуализаций выведете закономерности и протестируете несколько статистических гипотез.
Вместе с преподавателем подготовите датасет на 1500 строк к анализу, оцените и выберете из 80 признаков нужные и спрогнозируете стоимостную категорию дома.
10 часов практики
Диплом
В рамках дипломного проекта вы будете работать с датасетом на медицинскую тематику. Вы не только самостоятельно подготовите данные для анализа в Python, но и напишете алгоритм, который предсказывает вероятность болезни у пациента по разным признакам.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и позволяет закрепить весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.
В рамках дипломного проекта вы будете работать с датасетом на медицинскую тематику. Вы не только самостоятельно подготовите данные для анализа в Python, но и напишете алгоритм, который предсказывает вероятность болезни у пациента по разным признакам.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и позволяет закрепить весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.
20 часов практики

Преподаватели — опытные специалисты ведущих компаний

Олег Булыгин
Руководитель бюро планирования и управления в АО "НПО автоматики"
Константин Башевой
Яндекс, аналитик-разработчик
Алексей Кузьмин
Директор разработки в ДомКлик.ру
Константин Гусев
Старший аналитик-моделист в Bi.zone (кибер-безопасность), Ех-аналитик в McKinsey & Co.
Юстина Иванова
Специалист по анализу данных в ОЦРВ
Олег Булыгин
Руководитель бюро планирования и управления в АО "НПО автоматики"
Запишитесь на курс и получите консультацию по программе обучения
32 000 ₽37 000 ₽
полная стоимость курса
от 3 084 ₽ / месяц
оплата частями

Как проходит обучение

  • Занятия онлайн
    Занятия проходят онлайн в режиме вебинаров с преподавателем. Если вы не успели на вебинар, запись занятия вы найдёте в личном кабинете студента. Вы сможете учиться из любой точки мира в удобное время.
    1
  • Практика
    Каждое занятие включает в себя практические задания, индивидуальные и командные. Также есть возможность оттачивать навыки на лабораторных занятиях и хакатоне.
    2
  • Общение с экспертами
    Эксперты курса, преподаватели и менторы, всегда открыты для дополнительных вопросов: как в процессе обучения, так и после окончания программы.
    3
  • Карьерное консультирование
    Центр развития карьеры поможет с составлением резюме, подготовит к собеседованию, предложит интересные вакансии и будет сопровождать вас на всех этапах поиска работы.
    4

Что вам пригодится на курсе

Если у вас нет опыта, то это не повод отказываться от обучения, мы поможем
Отсутствие страха перед математикой.
По ходу обучения преподаватели объясняют формулы, но не разжёвывают.
Готовность самообучаться.
Если вы не знаете, что такое командная строка и где она скрывается, придётся немного погуглить. Мы предоставим небольшой поисковый гайд для каждого занятия.

Что вы получите в результате обучения

Аналитик Python
Достигнутые результаты
Работа с реальными дата-сетами
Работа с логами и рекомендательными системами
Получение минимального портфолио для старта в профессии
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
Инструменты, которые вы будете использовать
pandas
Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python.
Вашу квалификацию подтвердят документы установленного образца

Стажировки и трудоустройство

Каждый выпускник получает помощь
и поддержку Центра развития карьеры
Помощь в подготовке резюме и прохождении собеседования

Консультация с HR-специалистом по поиску работы и развитию вашей карьеры

Возможность прохождения стажировки в проектах «Нетологии-групп»: Фоксфорд, Нетология, EdMarket
Регулярное информирование об открытых вакансиях в компаниях-партнерах

Бесплатный доступ к подборке видеокурсов по поиску работы и soft skills для всех студентов

Мы трудоустроили своих выпускников в компании
Оплатите сразу или получите консультацию
При оплате частями
3 084 ₽ / мес.
Одним платежом
32 000 ₽
37 000 ₽
До 8 сентября скидка 5 000 ₽
У меня есть промокод
Сэкономьте еще 13%
Вы можете вернуть 13% денег через налоговый вычет. Спросите об этом менеджера, когда запишетесь на курс
Нажимая кнопку, принимаю условия политики и пользовательского соглашения
Войти через соцсети и записаться
Как оплатить частями?
Мы предоставляем беспроцентный кредит от Сбербанка, Тинькофф или от Яндекс.Кассы. Вы разделите платеж и ничего не переплатите
Как оплатить от юрлица?
Запишитесь на курс от имени того, кто будет учиться, а затем выберите способ оплаты «По счету от юрлица»
Есть еще вопросы?
Звоните нам — 8 (800) 301-39-69
Мы используем файлы cookie
Чтобы улучшить работу сайта и предоставить вам больше возможностей для обучения. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie.