Чему вы научитесь
- Основам языка Python — писать простой код, понимать синтаксис, переменные, циклы, условия и функции, необходимых для анализа данных.
- Базовым навыкам анализа данных — понимать, как устроены данные, уметь их очищать, подготавливать и обрабатывать.
- Работе с популярными библиотеками Python:
- NumPy — эффективно обрабатывать числовые данные с помощью массивов и матриц.
- Pandas — структурировать данные в таблицах (DataFrame), выполнять фильтрацию, сортировку, агрегацию и другие операции.
- Matplotlib и Seaborn — визуализировать данные: строить графики, диаграммы и наглядные отчёты.
- Plotly — создавать интерактивные визуализации и дашборды.
- Обработке реальных данных — работать с большими и «грязными» датасетами, решать практические задачи.
- Автоматизации аналитических задач — писать скрипты для упрощения рутинной работы и ускорения анализа.
О курсе
Освойте основы программирования на Python и сделайте первые шаги в мир анализа данных. Вы научитесь работать с популярными библиотеками — NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и Plotly, — чтобы собирать, обрабатывать и визуализировать данные. Курс не требует начальных знаний и подходит для всех, кто хочет начать свой путь в аналитике.
Для кого этот курс
Ученики 10–11 классов, интересующиеся программированием, аналитикой и ИТ.
Те, кто готовится к поступлению на технические и ИТ-направления.
Начинающие, желающие освоить Python и работу с данными с нуля.
Начальные требования
Для комфортного обучения на курсе желательно иметь:
-
Общее понимание информатики (работа с данными, основы алгоритмов).
-
Базовые навыки работы с компьютером (установка программ, работа с файлами).
-
Умение работать с текстом и таблицами
P.S. Главное – желание учиться!
Преподаватели курса
4
Как проходит обучение
-
Вы изучаете короткие лекции в удобном темпе.
-
Сразу применяете знания на практике — выполняете задания и мини-проекты.
-
В конце — выполняете итоговый проект с использованием всех полученных знаний.
Что вы получите
- Навыки, востребованные в ИТ и аналитике.
- Практику решения задач.
- Обратную связь от преподавателя.
- Доступ к материалам курса и примерам решений.