Курс на Stepik
Обложка курса «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя» на Stepik
2 990₽ -20%
--:--:--
2 392

Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Раскройте возможности Python для анализа данных и машинного обучения - от основ языка - до знакомства с основными библиотеками для анализа данных - и аналитики (вплоть до нейросетевых методов).

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Учеников на курсе 205
Сертификаты, выданные на курсе «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Сертификатов выдано 18
Отзывы о курсе «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Отзывов получено 6
Рейтинг курса «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Количество уроков 205
Тесты в курсе «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Количество квизов 679
Время прохождения курса «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Время прохождения курса
Стоимость курса «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Стоимость курса 2 990 ₽
Обновления курса «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Обновления курса
Дата публикации курса «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя»Последнее обновление
Сложность easy

Чему вы научитесь

  • Основы Python, типов данных и вычислений
  • ETL (извлечение, преобразования\подготовка\вычисления и загрузка данных) - Pandas
  • Визуализация данных (на основе Pandas под капотом которого Matplot + немного Seaborn и чуточку Plotly)
  • Описательные статистики (Pandas)
  • Сравнение групп (тесты и проверка гипотез) - Pingouin
  • Поиск скрытых связей между переменными - Pingouin
  • Классификация объектов, предсказание их принадлежности к определенной группе sklearn
  • Анализ временных рядов и прогнозирование будущих трендов - statsmodels.TSA

О курсе

Раскройте возможности Python для анализа данных и машинного обучения - от основ языка - до знакомства с основными библиотеками для анализа данных - и аналитики (вплоть до нейросетевых методов).

Для кого этот курс

Планирующим двигаться в ИТ: будущим программистам, тестировщикам, data science-специалистам... Профессионалам любых специальностей (обычным бизнес-пользователям), интересующихся темой анализа данных Аналитикам данных любой области \ отрасли

Начальные требования

Базовое умение устанавливать приложения\ПО на свой ПК следуя инструкциям - для прохождения курса нужно будет установить Anaconda\Jupiter Lab (или как альтернатива уметь самостоятельно пользоваться онлайн инструментами совместимыми с Python)

Около5 Гб свободного места на ПК для установки рабочей среды (бесплатной)

Навыки базовых операций с файлами в офисных приложениях: умение открывать, сохранять, удалять, переименовывать, копировать\вставлять, вырезать и т.д.

Понимание базовых математических операций, правил учета скобок; желательно еще основы текстовых операций, а также работы с датами. Понимание структуры\элементов таблицы (строки, столбцы,  различать заголовки столбцов и значения на пересечении строк и столбцов). В идеале ориентировочное знание\понимание табличных вычислений (по столбцу целиком) и преобразований (транспонирование, отмена свертывания\мельтинг, join'ы и union'ы....)

Никакой специализированной предварительной подготовки в плане основ программирования или теории вероятности с матстатистикой от студента не требуется - курс реально "с нуля". Важно только желание освоить Python для анализа данных.

Желательно понимание структуры файлов\источников данных с которыми Вы работаете на практике (например, что книга Excel содержит внутри Листы; а XML-файл имеет узлы; а SQL база состоит из схем; и т.д.)

Желательно знание что такое таблицы и диаграммы (визуализации),  и умение их "читать" (как минимум базовые: столбиковые, круговые, графики\линии, точечные)

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Курс состоит из разделов (модулей), которые снабдят Вас необходимыми знаниями и навыками. 

Каждый из модулей будет состоять из лекций и практических заданий.

Вы смотрите лекцию (при необходимости знакомитесь с приложенным допматериалом, если такой есть). Если по ходу просмотра лекции не уловили что-то - возвращаемся и пересматриваем.

Если после лекции идет задание - то выполняете его. Не оставляете на потом, а сразу делаете, отвечаете на вопросы и сверяете с ответом преподавателя.

И из всего этого самое главное - не ленимся делать задания! Только так, иначе Вы пришли на этот курс зря. 

Сертификат курса Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 18 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • Изучите язык Python и его основные библиотеки чтобы:
  • - извлекать и пребразовывать данные
  • - визуализировать данные
  • - анализировать данные: от простых описательных статистик (средние, медианы, квартили, ст.отклонения...)
  • - прогнозировать показатели и классифицировать наблюдения
  • Поддержку инструктора\преподавателя по ходу прохождения курса.
  • Сертификат, которым можно поделиться в соцсетях и приложить к резюме.

Нагрузка

4-5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям