Курсы Python для анализа данных (анализ данных на Python)
Курс пайтона для аналитиков и для анализа данных.
Согласно данным GitHub, Python входит в тройку самых популярных языков программирования. Python требуется в 84% вакансиях при устройстве на должность аналитика и почти в 100% вакансий, связанных с Data Science.
Для каких професии нужен Python – это Data Scientist, аналитик данных, Data – инженер с нуля и до Pro, маркетолог-аналитик.
Мы научим вас:
- получать аналитические данные из БД и из множества файлов и формировать это все в отчеты;
- оформлять отчеты с текстом и графикой;
- создавать простейшее графическое представление данных;
- строить дашборды и принимать верные решения на основе полученных данных;
. извлекать максимум из массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов;
- обращаться по API к сервисам и получать данные оттуда; делать парсинг сайтов;
- решать задачи, которые не под силу популярным электронным таблицам с макросами;
-перейти с тяжёлого excel на более быстрые и эффективные инструменты, чтобы получать данные быстрее.
Python для аналитики — отличная база и возможность начать карьеру в data science.
- Стоимость курса: 8600 грн
- Первый урок пробный. Оплата двумя равными частями по 4300 грн, на втором уроке и в средине курса. При оплате по безналу +10 %.
Дни обучения: два дня в неделю вечером или по вых - время можно менять по согласованию с группой. Индивидуальное обучение: 1 час 400 грн.
- График и время занятий:
| Время обучения | Всего часов акад/астрон |
Срок | Преподаватель | Начало занятий, адрес |
|---|---|---|---|---|
| 19.00-21.00 вт чт |
64 / 48 | 2 мес | не назначен (отзывы) |
в течение недели онлайн з викладачем |
| 11.00-13.00 сб вс |
64 / 48 | 2 мес | не назначен (отзывы) |
14 января 2022 г. онлайн з викладачем |
- Срок обучения: 2 мес
- Карта есть в разделе "Как нас найти"
- Запись в Свидетельстве после окончания курса: Курсы Python для аналитиков
Программа курса
Последовательность изучаемых тем может изменяться.
Математические модули в Python: статистика
• Математика для анализа данных
• Статистический анализ
• Библиотеки для работы с данными
• Подготовка данных
Знакомство с синтаксисом Python и условными операторами
• Установка и интерфейс Jupyter Notebook
• Базовые конструкции и типы переменных в Python
• Типы данных
• Операции с числами и строками
• Переменные
Синтаксис Python. Продолжение: Циклы, операторы, модули
• Логические операции и операции сравнения
• Условия IF, ELSE, ELIF
• Блоки и отступы
• Циклы WHILE, FOR IN
• Структуры данных: списки, словари и кортежи
• Функции Python: def
• Модули TIME and DATETIME
Программная библиотека Pandas
• Назначение и принципы работы с программной библиотекой Pandas
• Интерфейс: необходимый функционал
• Модули Pandas, NumPy, Matplotlib
• Структуры данных
• Создание Dataframe и Series
• Фильтрация данных запросами QUERY
Pandas. Продолжение: расчет метрик, индексы, сводные таблицы
• Расчет базовых метрик
• Сортировка данных
• Добавление столбцов
• Работа с индексом: reset_index(), reindex(), вложенные индексы
• Группировка данных
• Объединение нескольких Dataframe
• Визуализация Matplotlib
API — работа с программным интерфейсом приложения
• Для чего аналитику работа с API
• Как получить API для работы с Google.Analytics
• Как пройти аутентификацию
• Как интерпретировать данные
• Автоматизация
• Библиотека Facebook Business
Получение данных HTML-страниц
• Удобное чтение HTML-страниц с помощью библиотеки BeautifulSoup
• Загрузка HTML-страниц в датафрейм
Спасибо!
Ваш запрос успешно отправлен.
Мы напишем Вам интересующую информацию
в течение одного дня или перезвоним в ближайшее время.
Спасибо за интерес, проявленный к нашему Учебному центру!
Python активно применяется при анализе данных, для этого созданы специальные библиотеки, такие как pandas, nampy, matplotlib и др. Если вы работает с большим объемом данных, например файл с миллионом строк данных, то эксель может начать жутко тормозить, а вот python запросто обработает такой объём.
С помощью python вы сможете писать скрипты, которые будут автоматически собирать нужные вам данные, например из api таких сервисов, как google analytics, google adwords, яндекс метрика, яндекс директ, вконтакте, ваша CRM система и прочие рекламные и аналитические сервисы.
Также у python есть библиотеки, которые позволяют парсить сайты. Вы сможете настроить автоматический сбор нужной информации с любых сайтов, например собирать цены с сайтов-конкурентов
Можно написать скрипт, который будет объединять данные из разных источников, рассчитывать нужные вам показатели и сохранять данные в какое-нибудь хранилище, например, sql база данных, csv файл, google spreadsheets.
На основе полученных данных можно строить различные дашборды при помощи разных bi инструментов.
Кроме этого python активно применяется в машинном обучении. С его помощью создаются различные рекомендательные системы.
Одна из профессий где широко применяется python называется data scientist. По сути это аналитик данных, который активно использует научные методы при обработке данных. Такой человек должен знать математику, теорию вероятности, статистику, sql, python(или R)
| Друзі! Ми надаємо безкоштовні консультації по навчанню, підбору курса та програми для веденню бухобліку - пишіть нам в вайбер чи телеграм, скидуйте скріншоти, відео. Ми вам допоможемо розібратись з усіма питаннями!)
|
|
| Якщо ситуація більш серйозніша, тоді йдемо в електронну пошту). | Відправте , будь-ласка нам інформацію на пошту fame@ukr.net |
Оставьте свой отзыв
Ваши впечатления, пожелания и т.п.
Відгуки про курси бухгалтера онлайн та курси бухгалтерів
Артур
— 30 мая 2017 г.
Евгений
— 25 июля 2016 г.
Николай
— 3 июля 2016 г.
Олег
— 10 февраля 2016 г.
Григорий
— 24 апреля 2015 г.
Артур
— 30 мая 2017 г.
Евгений
— 25 июля 2016 г.
Николай
— 3 июля 2016 г.
Олег
— 10 февраля 2016 г.
Григорий
— 24 апреля 2015 г.