3-х месячный курс для НЕпрограммистов, которые часто сталкиваются с обработкой больших объемов данных
«Python для анализа данных»

Автоматизируйте рутинные процессы и сократите рабочее время в 15 раз с помощью самостоятельно созданных программ

Учиться онлайн

Учиться дистанционно

Форматы обучения:

Живое онлайн-обучение с преподавателем или самостоятельно в любое удобное время

Когда

Старт 27 февраля

Длительность

68 ак.часов, запись доступна на полгода — у нас самая большая продолжительность курсов, чтобы вы освоили инструменты на практике и внедрили в свою ежедневную работу

Формат

Занятия проходят в режиме реального времени, есть возможность просмотреть лекции в записи и задать вопрос преподавателю, чтобы закрепить материал

Документ

Удостоверение о повышении квалификации государственного образца

Узнайте за 15 минут, как решить рутинную задачу с помощью Python:

Посмотрите полную запись!

Посмотрите на решения повседневных задач по-новому

АВТОМАТИЗАЦИЯ

Python позволяет напрямую подключаться к базам данных, а также получать информацию из разных источников: от привычных xls или csv файлов до XML документов и запросов через API. С его помощью можно проводить расчёты любой сложности, автоматически создавать отчеты, динамические дашборды и отправлять результаты на сервер, электронную почту или чат в телеграмм

ГИБКОСТЬ

Python — язык программирования. На нем можно заниматься не только анализом данных и визуализацией. После освоения базового синтаксиса для Вас не будет нерешаемых задач.

ВОСПРОИЗВОДИМОСТЬ

Любой коллега сможет повторить все шаги Вашего анализа на Python и получить точно такой же результат. А система контроля версий Git поможет не только удобнее хранить и делиться кодом, но и заниматься совместной разработкой

БЕСКОНЕЧНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Расширенная статистика и аналитика? Современная кастомизируемая визуализация? Интерактивные отчеты с возможностью «поиграться» с параметрами? Машинное обучение? Какая бы задача ни стояла, Вы сможете с ней справиться. Для большинства задач существуют готовые библиотеки, которые помогут быстро её решить.

ПРОСТОТА ИЗУЧЕНИЯ

Python — высокоуровневый язык, то есть понятный для человека. Если Вы немного знаете английский, то код на Python будет как выглядеть как открытая книга. Низкий уровень входа позволит уже через 10 минут после знакомства с языком начать писать несложные программы, а через несколько месяцев – автоматизировать свои рутинные процессы и задачи и сэкономить время для чего-то поважнее.

Запишитесь на бесплатный online мастер-класс «Python для анализа данных»

Записаться

Не хотите ждать презентацию?

Посмотрите последний актуальный мастер-класс и узнайте, как применить Python под ваши ежедневные задачи!

Смотреть в записи!

Кому необходим курс

Финансовым специалистам

Изучите необходимые функции, разберетесь как оптимизировать обработку больших объёмов данных и сможете быстрее получать необходимые показатели

Аналитикам, маркетологам, HR-специалистам

Узнаете, как ускорить рутинные задачи и принимать обоснованные решения с помощью продвинутых возможностей Python

Всем, кто хочет расширить свои навыки анализа данных

Сделать первый шаг в интересный мир Python

Учиться онлайн Учиться дистанционно

Программа курса

Базовый блок

Содержит базовые знания в области программирования на языке (12 занятий)

Введение

Место Python в современном мире программирования
Преимущества Пайтон в анализе данных

Интерпретатор Python

Установка интерпретатора
Работа с базовым редактором: интерактивный и программный режимы работы
Установка Conda и Jupyter Notebook
Правила работы с файлами .ipynb
Магические методы работы с ячейками

Основы

Представление данных в Пайтон, понятие объекта
Базовые типы данных: str, int, float, bool
Представление чисел, числовые операции, классы Decimal, Fraction
Потоки данных, интерактивный ввод

Ветвление кода

Биты и байты
Булевой тип данных
Проверка истинности и логические операции
Условные операторы, или условия

Циклы

Цикл while
Операторы break и continue
Простейший дебагинг
Цикл for
Функция range
Итерация строк

Списки

Индексация массивов
Итерация массивов
Понятие метода, основные методы списков
Срезы
Кортежи: свойства, отличия от списков

Input/Output файлов

Представление файла как объекта
Виды кодировок
Чтение данных из текстового файла
Конструкция with
Способы записи данных в файл

Строки

Основные методы строк
Способы форматирования строк
Красивые текстовые таблицы с помощью модуля PrettyTable

Множества

Отличия множеств от списков
Операции над множествами
Замороженные множества: отличие от обычных множеств

Словари

Понятие ассоциативного массива
Создание словарей, добавление пар (ключ: значение)
Итерация словарей по ключам, значениям и их парам
Основные методы словарей
Формат данных json
Преимущества и удобства defaultdict

Функции

Встроенные в Пайтон функции
Создание собственных функций
Области видимости имен
Оператор return
Анонимные (lambda) функции

Классы и базовые принципы ООП

Общие понятия, конструктор и экземпляр класса
Инициализация объектов, магические методы
Атрибуты и переменные
Наследование в классах: правила применения
Обращение к классам других модулей
Перегрузка операторов

Обработка ошибок

Виды ошибок
Конструкция try-except
Создание собственных классов ошибок
Продвинутый дебаггинг с помощью pdb

Генераторы, итераторы

Идея и преимущества генераторов
Стандартные функции-генераторы
Списочные и словарные сокращения
Списочные сокращения с условиями

Индивидуальный промежуточный проект по автоматизации отчетности

Продвинутый блок (анализ данных)

Содержит более сложные материалы в области создания программ на языке (14 занятий)

Модуль NumPy

Основные операции с array
Многомерные векторы
Изменения формы и размера вектора
Использование булевых масок
Векторизация кода

Модуль Pandas

Индексация в DataFrame
Основные аналитические возможности DataFrame
Класс Series
Конкатенация, соединения и слияние данных
Группировка и агрегация
Pivot
Работы с CSV-файлами
Работы с файлами Excel

Визуализация данных

Базовая визуализация с помощью Matplotlib
Делаем графики красивыми с Seaborn
Интерактивная визуализация в Plotly

Основы классического машинного обучения

Базовая статистика в SciPy
Обучения без учителя
Обучения с учителем: Scikit-learn
Линейная регрессия
Полиномиальная регрессия
Классификация: логистическая регрессия, дерево решений, SVM
Уменьшение размерности: PCA, UMAP
Кластеризация: k-средних, иерархическая кластеризация, DBSCAN

Выпускной проект по анализу датасета

Загрузите программу в pdf

Самостоятельные практики на занятиях с разбором
Домашнее задание на закрепление материала
Промежуточный проект после каждого модуля
Итоговый проект + ЭКЗАМЕН в конце курса из 2 блоков: теория (программирование) и аналитика

Зарплата специалиста со знанием Python

от 375 000 р.

Senior-специалист

от
225 000 р.

Middle-специалист

от
75 000 р.

Junior-специалист

* по данным hh.ru (усреднённые данные на 16.07.2022)

Что включено в курс

34 вечера по 2 ак.часа онлайн занятия

24/7 на 180 дней доступ к записям онлайн занятий

26 ак.часов практическая самостоятельная работа

Наставничество и консультация

эксперта (Даниил Игумнов) в процессе всего обучения

Электронный комплект материалов:

Справочник по языку в электронном виде
Практические задания с разбором и для самостоятельного изучения
Цикл видеолекций

Документы об окончании:

Удостоверение о повышении квалификации по итогам защиты выпускных работ с онлайн-подтверждением в ФИС ФРДО и Success HOCK Training

Удостоверение о повышении квалификации HOCK Training

Что вы получите в итоге?

АВТОМАТИЗАЦИЯ РУТИННЫХ ПРОЦЕССОВ

Вы научитесь видеть рутинные процессы в своей работе, формулировать технические задания на автоматизацию и самостоятельно их реализовывать

УСКОРЕНИЕ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Автоматизация обработки данных в Python позволит вам сократить затраты времени на рутинные процессы в разы

САМОСТОЯТЕЛЬНОЕ НАПИСАНИЕ ПРОГРАММ и не только

Вы получите знания и навыки, которые позволят вам писать полноценные программы на языке Python, а так же общаться с профессиональными программистами на знакомом им языке

ПОВЫШЕНИЕ ВАШЕЙ СТОИМОСТИ КАК РЕДКОГО СПЕЦИАЛИСТА

Экспертиза на стыке специальностей, не связанных с программированием, и автоматизации будет существенным конкурентным преимуществом при поиске новых направлений вашего развития как специалиста

Учиться онлайн Учиться дистанционно

Почему Python в HOCK Training?

СПЕЦИАЛЬНО ДЛЯ
«НЕПРОГРАММИСТОВ»

Разработан для специалистов, не занимающихся программированием профессионально

ПОМОЩЬ, ПОДДЕРЖКА И МОТИВАЦИЯ

Дистанционная поддержка экспертом в процессе всего обучения (в hockmyweb.ru и чате группы в Telegram)

ПРАКТИЧЕСКАЯ НАПРАВЛЕННОСТЬ

Направленность курса носит исключительно практический характер и содержит материалы, которые потребуются при создании большинства программ в Python

ЭКСПЕРТИЗА ПРЕПОДАВАТЕЛЯ

Практический опыт эксперта в профессиональном программировании c 2017 года, в преподавании с 2020 года

Эксперт-преподаватель курса

ДАНИИЛ ИГУМНОВ

Python R Bash SQL Data visualization Data analisys

Аналитик данных в Vivan Therapeutics, Великобритания
Сотрудник Armenian Bioinformatics Institute, Армения
Семинарист курса по алгоритмам и структурам данных, ФББ МГУ имени М.В.Ломоносова
Уменьшил затраты компании на облачные вычисления на 30% благодаря новому способу процессинга данных (2023)
Победитель Longevity Hackathon (2022)
Автоматизировал отчётность отдела образования из 100+ сотрудников (2018)

Отзывы слушателей

всё чётко, по полочкам

3 января 2022 1 / 5

Всё было отлично. Мне кажется что преподавателю нужно обладать особенными навыками, компетенцией - он как раз ими обладает. Всё чётко, по полочкам всё раскладывает.

Вера Воробьёва

Фрилансер

Читать отзыв полностью
Читать все отзывы

Всё было отлично. Мне кажется что преподавателю нужно обладать особенными навыками, компетенцией - он как раз ими обладает. Всё чётко, по полочкам всё раскладывает.

Вера Воробьёва
может объяснить на понятных примерах и визуализировать

26 декабря 2021 2 / 5

Даниил очень доходчиво обьясняет незнакомый материал, сложное же для понимания может объяснить на понятных примерах и визуализировать, внимательно и ответственно относится к выполнению нужных заданий.

Екатерина Анисимова

Читать отзыв полностью
Читать все отзывы

Даниил очень доходчиво обьясняет незнакомый материал, сложное же для понимания может объяснить на понятных примерах и визуализировать, внимательно и ответственно относится к выполнению нужных заданий.

Екатерина Анисимова
«работа» не только со знаками, формулами и техникой, но еще и с людьми

6 декабря 2021 3 / 5

Даниил Сергеевич часто на связи, оперативно помогает в понимании тем. Я училась дистанционно, но мне это не мешало. Преподаватель умеет «работать» не только со знаками, формулами и техникой, но еще и с людьми.

Лоева Наталия Викторовна

Читать отзыв полностью
Читать все отзывы

Даниил Сергеевич часто на связи, оперативно помогает в понимании тем. Я училась дистанционно, но мне это не мешало. Преподаватель умеет «работать» не только со знаками, формулами и техникой, но еще и с людьми.

Лоева Наталия Викторовна
ликвидировал пробелы и дал возможность с интересом продвигаться дальше

8 ноября 2021 4 / 5

Очень хороший специалист!!! Грамотный, коммуникабельный, доброжелательный. Очень доступно объясняет, умеет развить интерес. Даниил Сергеевич за короткий срок ликвидировал пробелы и дал возможность с интересом продвигаться дальше в изучении предмета. Огромное ему за это спасибо!

Наталия Владимировна

Читать отзыв полностью
Читать все отзывы

Очень хороший специалист!!! Грамотный, коммуникабельный, доброжелательный. Очень доступно объясняет, умеет развить интерес. Даниил Сергеевич за короткий срок ликвидировал пробелы и дал возможность с интересом продвигаться дальше в изучении предмета. Огромное ему за это спасибо!

Наталия Владимировна
много дополнительного материала

6 ноября 2021 5 / 5

Учился Python у Даниила, терпеливый, всегда пытается донести предмет, знающий и дающий много дополнительного материала. Вне уроков всегда на связи и отвечает на все вопросы.

Олег

Читать отзыв полностью
Читать все отзывы

Учился Python у Даниила, терпеливый, всегда пытается донести предмет, знающий и дающий много дополнительного материала. Вне уроков всегда на связи и отвечает на все вопросы.

Олег

Часто задаваемые вопросы

Как будет проходить обучение на курсе?

Онлайн-обучение проходит по расписанию в zoom (установите заранее).

Мы рекомендуем по возможности использовать компьютер с двумя мониторами или ДВА устройства в процессе обучения. На одном необходимо запустить онлайн-трансляцию с занятием, а на втором работать. Использовать смартфон как одно из устройств мы не рекомендуем - набираемый код будет слишком мелким на экране, увеличение экрана не всегда удобно. Планшет в роли одного из устройств приветствуется. Обучение на одном устройстве возможно, но слушателю необходимо продумать удобство своей работы заранее (большой экран или быстрое переключение между программами zoom и Пайтон).

Участвуйте в каждом занятии и выполняйте инструкции, которые будет давать эксперт-преподаватель.

Обязательно выполняйте ВСЕ домашние задания.

В случае возникновения сложности, задавайте свои вопросы эксперту в чате группы или в hockmyweb. Как правило, преподаватель отвечает на вопрос в течении одного-трёх дней.

Успешно сдайте итоговую работу и получите документ о Повышении квалификации по теме курса.

Если я не смогу защитить свою работу с первого раза, есть ли пересдача и какие дальнейшие действия?

Выпускную работу возможно пересдать в установленный день (бесплатно). Для уточнения всей информации о пересдаче напишите письмо на edu@hocktraining.com

Как я узнаю, что данный курс мне точно подходит?

Подробно ознакомиться с программой курса, методикой преподавания и с самим экспертом Вы можете на онлайн-презентации. Записаться на презентацию можно по ссылке: https://www.hocktraining.com/hock_pres

Смогу ли я совмещать обучение на курсе с работой?

Да, обучение на курсе проходит по будням в вечернее время. Промежуток между занятиями (не менее двух дней) предусмотрен специально для того, что бы слушатели могли выполнить домашнее задание.

Так же для удобства предусмотрена неделя перерыва между блоками курса для восполнения сил и подтягивания пропущенных тем.

Что делать, если я пропущу занятие?

Будет производиться запись онлайн-занятий, которые будут оперативно выкладываться в личный кабинет слушателя в hockmyweb (как правило, в течении одного-двух дней). По этим записям можно быстро закрыть пробелы.

Какой Windows подойдёт для установки, обучения и дальнейшей работы?

Для разных версий Python рекомендуются различные минимальные версии Windows. Посмотреть перечень данных требований можно на странице загрузки: https://www.python.org/downloads/windows/

Мы не рекомендуем использовать Windows 7 и более ранние (Note that Python 3.10.5 cannot be used on Windows 7 or earlier).

Потребуется ли для курса установка каких-либо дополнительных программ?

Да, вам необходимо установить сам Python и среду для работы с ним (Anaconda или Miniconda). Инструкции по установке можно посмотреть здесь.