Высшая школа бизнес-информатики

Python для аналитиков данных

Практическая программа по Python для аналитиков данных: от основ языка до парсинга, визуализации и работы с базами данных.
Для всех RU
5 900 ₽ 12 000 ₽
или любая сумма на ваше усмотрение,
но не менее 1900 ₽
Вы можете оплатить любую сумму, чтобы поддержать наш проект и авторов программы. Объем услуг не зависит от размера вашей оплаты.
Темы:
Бизнес-аналитика
Объем
120 час.
Длительность
90 дней
Нагрузка в неделю
10 час.
Формат обучения
Дистанционно (самостоятельно)
Описание

Программа ориентирована на аналитиков данных, стремящихся автоматизировать рутинные задачи, углубить навыки программирования на Python и освоить современные инструменты обработки данных. Она также будет полезна специалистам смежных профессий (маркетологам, финансистам, системным аналитикам), которые хотят перейти в Data Science или повысить свою ценность на рынке труда за счет владения Python. 

Это комплексная программа профессионального развития, посвященная языку Python как основному инструменту аналитика данных. Она охватывает полный цикл работы с данными: от сбора (парсинг веб-страниц, работа с файлами и базами данных) до очистки, анализа и визуализации. В основе — реальные задачи анализа данных, решаемые с помощью Python.

Программа состоит из двух взаимосвязанных частей и включает веб-семинары для изучения теории и очные встречи с ментором для разбора сложных тем и проверки практических работ. Учебный план охватывает синтаксис Python, объектно-ориентированное программирование, инструменты разработки (Git, PyCharm), а затем погружает в специализированные библиотеки для анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib, Plotly) и вопросы разведывательного анализа.

Цели
  • Сформировать у слушателей системное понимание возможностей Python для решения задач анализа данных.
  • Обучить эффективному использованию современного инструментария разработчика (среды разработки, системы контроля версий).
  • Развить навыки сбора данных из различных источников: файловых форматов (CSV, Excel), веб-страниц (парсинг) и баз данных (SQL).
  • Подготовить специалистов, способных самостоятельно проводить разведывательный анализ данных, строить визуализации и формулировать выводы на основе полученных результатов.
Чему я научусь?
  • Писать чистый и эффективный код на Python для автоматизации анализа данных.
  • Использовать библиотеки NumPy и Pandas для обработки и трансформации массивов данных.
  • Создавать информативные графики и интерактивные дашборды с помощью Matplotlib и Plotly.
  • Извлекать данные из веб-сайтов (парсинг) и работать с API.
  • Взаимодействовать с базами данных (SQLite) непосредственно из Python.
  • Применять базовые алгоритмы и методы (например, наивный байесовский классификатор) для решения аналитических задач.
  • Использовать систему контроля версий Git для совместной работы и хранения кода.

Авторы

Румянцев Дмитрий
Румянцев Дмитрий
Чему я научусь?
  • Писать чистый и эффективный код на Python для автоматизации анализа данных.
  • Использовать библиотеки NumPy и Pandas для обработки и трансформации массивов данных.
  • Создавать информативные графики и интерактивные дашборды с помощью Matplotlib и Plotly.
  • Извлекать данные из веб-сайтов (парсинг) и работать с API.
  • Взаимодействовать с базами данных (SQLite) непосредственно из Python.
  • Применять базовые алгоритмы и методы (например, наивный байесовский классификатор) для решения аналитических задач.
  • Использовать систему контроля версий Git для совместной работы и хранения кода.

Учебный план

№ Занятия
Экзамен экстерном Внимание! Экзамен экстерном не обязательный для сдачи. При желании вы можете его пройти, если хотите подтвердить свои знания по данному курсу без его изучения или поверить свои знания по нему. Экзамен экстерном можно сдать только один раз. 90 мин
1 01.01. Обзор языка Python 15 мин
2 01.02. Инструментарий создания программ Python 48 мин
3 01.03. Установка Python и PyCharm 63 мин
4 01.04. Работа с командной строкой 87 мин
5 01.05. Пайплайны 33 мин
6 02.01. Базовые литералы 12 мин
7 02.02. Целые десятичные числа 48 мин
8 02.03. Двоичные числа 39 мин
9 02.04. 16- и 8-ричные 24 мин
10 02.05. Числа с плавающей точкой 21 мин
11 02.06. Строковые литералы 30 мин
12 02.07. Логические или булевы литералы 24 мин
13 02.08. Концепция переменной 33 мин
14 02.09. Базовые типы данных 42 мин
15 02.10. Приведение типов 42 мин
16 02.11. Математические операции 54 мин
17 02.12. Целочисленные операции 18 мин
18 02.13. Битовые операции 66 мин
19 02.14. Логические операции 69 мин
20 02.15. Операции со строками 30 мин
21 02.16. Интерпретация ошибок 57 мин
22 03.01. Знакомство с PyCharm 48 мин
23 03.02. Управляющие конструкции и условные операторы 54 мин
24 03.03. Циклы for 75 мин
25 03.04. Циклы while 27 мин
26 03.05. Еще немного о циклах 21 мин
27 04.01. Базовые методы Python для вывода данных 60 мин
28 04.02. Метод Python для ввода данных 45 мин
29 04.03. Функции 102 мин
30 05.01. Регулярные выражения 42 мин
Тест 1 для курса Основы языка Python для курса Python для аналитиков данных 60 мин
31 05.02. Синтаксис регулярных выражений 69 мин
32 05.03. Составные регулярные выражения 123 мин
33 06.01. Объектно-ориентированное программирование 66 мин
34 06.02. Иерархия классов 84 мин
35 06.03. Строки Python как объекты 60 мин
36 06.04. Набор методов класса str 36 мин
37 06.05. Повторное использование кода 27 мин
38 06.06. Выборочное импортирование атрибутов 18 мин
39 06.07. Пакеты 39 мин
40 07.01. Списки 51 мин
41 07.02. Вложенный список и рекурсия 27 мин
42 07.03. Кортежи 9 мин
43 07.04. Словари 24 мин
44 07.05. Итераторы и генераторы 63 мин
45 08.01. Исключения 33 мин
46 08.02. Обработка исключительных ситуаций при помощи Try 30 мин
47 08.03. Ищем ошибки вместе с PyCharm 39 мин
48 08.04. Версии 57 мин
49 08.05. Работа с Git через командную строку 129 мин
50 08.06. Git и PyCharm 177 мин
Тест 2 для курса Основы языка Python для курса Python для аналитиков данных 90 мин
51 09.01 Концепция файла 30 мин
52 09.02 Чтение файла 60 мин
53 09.03 Создание файла и добавление в него записей 75 мин
54 09.04 Продвинутая работа со словарями 72 мин
55 10.01 Сложность вычислений 96 мин
56 10.02 O-нотация 42 мин
57 10.03 Примеры алгоритмов различной сложности
58 10.04 Факториальная сложность 105 мин
59 10.05 - Ускорение работы кода. Профилирование
60 11.01 - Введение в HTML
61 11.02 - HTML и DOM 72 мин
62 11.03 - Web Scraping с BeautifulSoup.prproj 45 мин
63 11.04 - Парсинг страниц из сети
64 11.05 - Работа с XML-файлами
65 12.01 - Формы и методы GET и POST
66 12.02 - Selenium
67 12.03 - Работа с Selenium
68 13.01 - Введение в базы данных 54 мин
69 13.02 - SQLite 33 мин
70 13.03 - Создаем первую базу данных 93 мин
71 13.04 - Python и SQLite3 30 мин
72 14.01 - SQLite3 и SQL 30 мин
73 14.02 - Парсинг Excel-файла 54 мин
74 14.03 - Сохранение данных в Excel-файл
75 14.04 - Работа с CSV-файлами 27 мин
76 14.05 - Реляционная модель 93 мин
77 14.06 - Форматы команды SELECT 24 мин
78 15.01 - Основа работы с массивами ndarray 36 мин
79 15.02 - Простые операции с векторами и матрицами 45 мин
80 15.03 - Манипуляции над массивами 30 мин
81 15.04 - Линейная алгебра и дополнительные операции 30 мин
82 16.01 - Класс Series 39 мин
83 16.02 - Класс DataFrame 33 мин
84 16.03 - Индексы 36 мин
85 16.04 - Операции над массивами 51 мин
86 17.01 - Отсутствующие данные 42 мин
87 17.02 - Фильтрация отсутствующих данных 33 мин
88 17.03 - Восполнение пропущенных значений 30 мин
89 18.01 - Знакомство с Matplotlib.prproj 33 мин
90 18.02 - Конструирование графика 42 мин
91 18.03 - Классы Figure и Axes 39 мин
92 18.04 - Основные виды графиков 60 мин
93 18.05 - Основные виды графиков. Продолжение 51 мин
94 19.1 - Введение в Plotly 39 мин
95 19.2 - Интерактивность при работе с точечными и линейными графиками 51 мин
96 19.3 - Работа с другими графиками plotly 24 мин
97 19.4 - Plotly и Dash - полная интерактивность 36 мин
98 20.01 - Разведывательный анализ данных 81 мин
99 20.02 - Особенности исследования текста 51 мин
100 20.03 - Наивный байесовский классификатор 57 мин
101 20.04 - Признаковое описание текстов 45 мин
Тренировочный экзамен Внимание! Тренировочный экзамен экстерном не обязательный для сдачи. При желании вы можете его пройти, если хотите проверить свои знания курса перед сдачей экзамена. Тренировочный экзамен можно сдавать сколько угодно один раз. 90 мин
Экзамен 60 мин

Какой документ я получу?

Сертификат

Выдаётся автоматически после успешного завершения программы.

Удостоверение о повышении квалификации

Выдается при наличии среднего специального или высшего образования (необходимые документы).

Стоимость программы

5 900 ₽ 12 000 ₽
или любая сумма на ваше усмотрение,
но не менее 1900 ₽
Вы можете оплатить любую сумму, чтобы поддержать наш проект и авторов программы. Объем услуг не зависит от размера вашей оплаты.
^