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



Два формата обучения:

 Живое онлайн-обучение в группе  или  самостоятельно  в любое удобное время при поддержке эксперта




Когда


  • Онлайн
    (синхронно в группе)
    Старт 05 октября

- или -

  • Дистанционный
    (асинхронно)
    в любое время

Длительность


4 месяца

Доступ к материалам навсегда

Формат


  • Онлайн-занятия с записью в режиме реального времени

- или -

  • Лекции в записи

Можно задать вопрос преподавателю

Документ


Удостоверение о повышении квалификации государственного образца


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


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





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






Что включено в онлайн-курс (по расписанию в группе)


17 суббот по 6 ак.часов онлайн занятий + экзамен и его разбор

24/7 бессрочный доступ

96 ак.часов практическая самостоятельная работа




Что включено в дистанционный курс (самостоятельно)


35 уроков по настраиваемому графику

24/7 бессрочный доступ

96 ак.часов практическая самостоятельная работа


Наставничество и консультация эксперта в обоих форматах

Даниил Игумнов | В процессе всего обучения


Электронный комплект материалов:

  • Справочник по языку Python 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



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 Иконка онлайн обучение    

Учиться дистанционно Иконка учиться дистанционно   




Эксперт-преподаватель курса

ДАНИИЛ ИГУМНОВ

Python | R | Bash | SQL | Data visualization | Data analisys



  • Исследователь данных в Gero.ai, Сингапур
  • 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)

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


Отзывы слушателей






Часто задаваемые вопросы


Как будет проходить обучение на курсе?

(1) Онлайн-обучение проходит по расписанию в zoom (установите заранее) синхронно с группой.

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.

(2) Дистанционное обучение происходит самостоятельно по урокам в соответствии с программой подготовки (настройте интенсивность при первом открытии курса или позже в настройках).

Подробная инструкция пользователя LMS hockmyweb.ru Открыть в новом окне 

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.


Дополнительные материалы к курсу


Краткая видеоинструкция по установке








Подпишитесь на канал BigDataHOCK в Telegram, чтобы не пропустить ничего важного! 

   

Welcome!