Каталог курсов
Избранное
Курс

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
Поможем подобрать обучение
Нажимая кнопку, принимаю условия политики и пользовательского соглашения
Когда
21 марта — 22 июля

Длительность

4 месяца

Формат обучения

Видеолекции, вебинары, практика и поддержка экспертов

Документ

Удостоверение о повышении квалификации

Акция
-30%
Акция
-30%
30%
с 28.02 по 29.02

В последние дни зимы

Скидка уже включена в стоимость. Оплатите до 27 февраля, чтобы скидка не сгорела.

Условия акции

Какие задачи аналитики решают с помощью Python

Python — один из самых популярных и доступных языков программирования. Его используют для обработки данных, машинного обучения и работы с нейросетями. С помощью Python можно создавать модели для оценки гипотез, поиска данных и аналитики.

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

Чему 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

Направление Нетологии «Аналитика и Data Science» — 

обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2019 году

Программа обучения — 4 месяца

68 часов теории и 87 часов практики

Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований

Вебинары с экспертами в прямом эфире проходят 2 раза в неделю, начинаются в промежутке с 18:00 до 20:00 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

1 модуль
Основы Python

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

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

2 модуль
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.

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

3 модуль
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.

Базовые понятия статистики

Случайные события. Случайные величины

Задачи классификации и кластеризации

Доверительные интервалы. Статистическая проверка гипотез для несвязанных выборок

Визуализация

Корреляция и корреляционный анализ

Кейс-стади

Статистическая проверка гипотез для связанных выборок. A/B-тесты и как их проводить

Итоговый проект

В конце курса вы 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.

Как проходит обучение
.01

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.

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.

Поможем найти
ту самую работу
Центр развития карьеры
помогает трудоустроиться студентам Нетологии
1
Научим составлять резюме и проходить интервью
Разберём ваш предыдущий опыт, определим сильные стороны и поможем составить успешное резюме. Научим презентовать себя и проведём тест-драйв интервью.
2
Поможем наработать практику и оформить портфолио
Приобретёте практический опыт и наполните портфолио ещё во время обучения. Разберёте тестовые задания от работодателей и сможете принять участие в их проектах.
3
Предложим стажировки и проекты от партнёров
Предоставим доступ к карьерной странице со стажировками и вакансиями от партнёров Нетологии. Будем делиться подборками с новыми интересными вакансиями.
header
Воркшопы и много практики
Вы сможете сформировать портфолио, выполняя задания компаний-партнёров Нетологии или проходя у них стажировки. Сфокусируетесь на практике, откликах и результате. Поработаете над реальными заданиями, защитите свои решения и получите развивающую обратную связь.
84%
студентов нашли работу с помощью Центра развития карьеры
4 075
компаний-партнёров в базе Нетологии для отработки практики
skyenglamodaramblerraiffeisenvkozonagimakasperskyalfa2gisgettaic

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, и мы вышлем вам индивидуальное предложение.

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Подробные условия

30%
с 28.02 по 29.02

В последние дни зимы

Скидка уже включена в стоимость. Оплатите до 27 февраля, чтобы скидка не сгорела.

Условия акции
4 месяца обучения, старт 21 марта
Запишитесь или получите консультацию
Частями без переплат
2 881 ₽/месяц
4 116 на 18 месяцев
Одним платежом
со скидкой 5%
49 300
 ₽
74 100
-30%
акция действует
до 29 февраля
Нажимая кнопку, принимаю условия политики и пользовательского соглашения
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Возможность получить налоговый вычет — 13%
4 месяца обучения, старт 21 марта
Python для анализа данных
Частями без переплат
2 881 ₽/месяц
4 116 на 18 месяцев
Одним платежом
со скидкой 5%
49 300
 ₽
74 100
-30%
акция действует
до 29 февраля
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Возможность получить налоговый вычет — 13%
Запишитесь или получите консультацию
Нажимая кнопку, принимаю условия политики и пользовательского соглашения