Анализ данных с использованием Python

Программа ориентирована на специалистов, желающих освоить Python для аналитики данных: начинающих аналитиков, ИТ-специалистов, менеджеров и всех, кто стремится систематизировать знания и приобрести практические навыки работы с данными. Курс позволит перейти на новый уровень в карьере, освоив востребованный инструментарий для обработки, визуализации и анализа информации.

Программа MBA посвящена использованию языка Python для обработки и визуализации данных. Рассматриваются ключевые библиотеки: Matplotlib (2D и 3D графика), Plotly (интерактивные графики), а также методы разведывательного анализа данных, включая исследование текста. Особое внимание уделяется типичным ошибкам при создании визуализаций. В программу входят также основы бизнес-аналитики, работа с базами данных (SQLite, MySQL, PostgreSQL), система контроля версий Git и получение данных из интернета.

Содержание и методология:

• Основы аналитики: Введение в бизнес-аналитику и науку о данных.

• Программирование на Python: Основы языка, ориентированные на аналитику данных.

• Инструменты разработки: Система контроля версий Git для совместной работы.

• Работа с данными: Подключение и запросы к базам данных (SQLite, MySQL, PostgreSQL), поиск и получение данных из интернета (парсинг, API).

• Библиотеки для анализа: Изучение специализированных библиотек (Pandas, NumPy и др.).

• Визуализация данных: Детальное освоение Matplotlib (2D/3D графика) и Plotly (точечные, линейные графики, интерактивные визуализации). Разбор ошибок и принципов эффективной визуализации.

• Разведывательный анализ: Методы исследования данных, включая текстовые данные.

• Agile-подход: Основы гибких методологий для организации аналитических проектов.

• Сформировать системное понимание процесса анализа данных с использованием Python.
• Научить применять основные библиотеки для обработки, визуализации и исследования данных.
• Подготовить специалистов, способных самостоятельно проводить разведывательный анализ, строить качественные визуализации и работать с различными источниками данных.