ГлавнаяКурсыPythonАнализ данных (Аналитика)Python для анализа данных

Python для анализа данных

Код: Py4DS

Авторский курс Алексея Береснева.

На этом курсе слушатели изучают важнейшие библиотеки и инструменты Python для анализа данных (Data science). Также на курсе рассматриваются средства Python для визуализации данных, извлечения данных из всемирной паутины, основы работы с СУБД PostgreSQL, машинного обучения и обработки текстовых документов и произведений на обычных языках.

Формат проведения

Продолжительность

40 академических часов

Вендор

Python

Тематика

Анализ данных (Аналитика)

Вы научитесь

В результате прослушивания курса слушатели:

Получат общее понимание процесса анализа, извлечения и визуализации данных, построения гипотез и тестирования;
Освоят работу с окружением Python и основными требуемыми инструментами и библиотеками;
Изучат работу с базовыми концепциями, понятиями, принципами и возможностями Python: типами данных, базовыми структурами данных, функциями и основами ООП;
Изучат высокоуровневый математический инструментарий, предоставляемый пакетом NumPy;
Освоят вычисления с помощью пакета SciPy;
Смогут производить анализ и манипулирование данными с помощью пакета Pandas;
Получат навыки машинного обучения с использованием Scikit-Learn;
Освоят визуализацию с помощью средств Mathplotlib.
Изучат базовые принципы машинного обучения с учителем и без него, а также основные методики, например, регрессию, кластеризацию, поиск ближайших соседей (K-NN), деревья решений, понижение размерности;
Изучат использование Scikit-Learn для обработки текстов на обычных языках.

Аудитория курса

Курс предназначен для аналитиков, разработчиков и специалистов по статистическому анализу данных и трендов

Требования к предварительной подготовке слушателя

Приветствуется базовый опыт работы с операционными системами GNU/Linux и/или UNIX и минимальные знания в области программирования

Содержание курса

Модуль 1. Введение и настройка рабочей среды

Создание виртуального окружения Python
Установка IPython
Установка и настройка Jupyter Notebooks

Модуль 2. Основы Python

Типы данных и объекты
Загрузка пакетов, пространства имен
Чтение и запись данных
Простое рисование графиков
Управление потоком выполнение и ветвление
Отладка
Профилирование кода

Модуль 3. Подготовка и доступ к данным

Загрузка CSV
Подключение к СУБД на примере PostgreSQL
Устранение излишней и избыточной информации
Нормализация данных. Форматирование данных

Модуль 4. Анализ, исследование и визуализация данных

Работа с NumPy
Массивы в NumPy
Файлы, отображаемые в память
Визуализация с помощью Mathplotlib

Модуль 5. Извлечение и манипулирование данными Pandas

Манипулирование данными в Pandas
Статистический анализ
Анализ временных серий

Модуль 6. Машинное обучение

Организация входных данных
Интерфейсы оценки, предсказания и трансформации
Препроцессинг
Регрессия
Классификация
Кластеризация

Python для анализа данных

Екатеринбург

29 сентября 2025 - 03 октября 2025

54 998 ₽

Как происходит обучение в АйТи Клауд

01 Выбор курса

В Учебном центре «АйТи Клауд» Вы можете подобрать курсы с полезным для Вас содержанием. УЦ «АйТи Клауд» готов предложить 1200+ программ различной тематики и степени сложности. Мы проводим курсы, авторизованные производителями ИТ, и также авторские программы от ведущих ИТ-экспертов.

02 Процесс обучения

Вы можете пройти обучение в различных форматах:

в очном - на территории Учебного центра либо территории Заказчика,
онлайн - на российской онлайн-платформе в режиме реального времени, через интернет, с выполнением всех необходимых практических заданий под онлайн-руководством преподавателя.

03 Выдача документов

По завершении обучения Вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат (если у Вас отсутствует диплом о высшем образовании). После обучения на авторизованных курсах Вам также будет выдан сертификат от производителя.

Подробнее о формах обучения