Python для анализа данных
Ваша корзина пуста
Сумма: 0 руб.

Анализ данных с использованием Python

О курсе

Анализ данных с использованием Python

Анализ данных с использованием Python

 

Данный курс ориентирован на практику и позволит вам сразу приступить к работе с данными и построению моделей.


Data science — одна из самых горячих областей на сегодняшний день, а Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями.

 

Цель курса

Получить начальные компетенции по инструментам и анализу данных на языке Python.

 

Аудитория

• программисты
• аналитики

 

Предварительная подготовка:

• Знания в рамках курса Программирование на языке Python. Уровень 1. Базовый курс

 

На курсе вы получите подготовку для

• автоматизации сбора и обработки данных,
• ускорения анализа данных и составления на их основе прогнозов, стратегий, планов и рекомендаций.

Курс научит собирать информацию разных форматов, в том числе из интернета; создавать отчеты, обновляющиеся по расписанию


После окончания курса выпускники будут уметь

• устанавливать и настраивать сборку пакетов и инструментов Anaconda для программирования на языке Python;
• пользоваться модулями 
NumPySciPyMatplotlibPandas для решения стоящих перед ними задач на языке Python;
• строить несложные программы на языке 
Python в среде Jupyter Notebook;
• строить графики и визуализировать данные при помощи модуля 
Matplotlib;
• интерпретировать результаты выполнения кода;
• импортировать данные из файлов различных форматов и из интернета;
• строить простые линейные модели, используя модуль Scikit-learn
• создавать аналитические отчеты;

Расписание и цены
Форма обучения Академ. часы Ближайшая группа Цена
Частные лица Организации
Дистанционный 40
12.09.2022 10:00:00
35 000 руб. 40 000 руб.
Дневное обучение 40
12.09.2022 10:00:00
35 000 руб. 40 000 руб.
Форма обучения Академ. часы Ближайшая группа Цена
Частные лица Организации
Дистанционный 40
12.09.2022 10:00:00
35 000 руб. 40 000 руб.
Дневное обучение 40
12.09.2022 10:00:00
35 000 руб. 40 000 руб.
Этот курс набирает желающих участников. Отправьте заявку на участие, а когда наберётся достаточное количество, мы с вами свяжемся.
Заказать обучение
Программа курса

Модуль 1 «Знакомство с языком Python: обзор, примеры, области применения» 

1. Знакомство с языком Python: обзор, примеры, области применения
2. Краткий обзор популярных пакетов/модулей Python: NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas             
3. Сборка Anaconda: установка, возможности              
4. Работа с менеджером пакетов conda: окружение, установка пакетов    
5. Среда программирования Jupyter Notebook: код, описание, оформление, презентация – все в одном. Запуск, создание первых программ, принцип работы REPL. Контекстная справка.               

 

Лекция «Знакомство с языком Python: обзор, примеры, области применения. Краткий обзор популярных пакетов/модулей Python: NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas» 

Практическая работа «Сборка Anaconda: установка, возможности. Работа с менеджером пакетов conda: окружение, установка пакетов»  

Лабораторная работа «Создание conda-окружения, установка пакетов, создание и запуск простой программы»    

 

Модуль 2 «Язык Python, синтаксис, типы данных, операторы, циклы, функции»

1. Синтаксис Python, типы данных           
2. Условные операторы, циклы, range, enumerate         
3. Изменяемые типы: списки, словари      
4. Функции и процедурное программирование   

 

Лекция «Синтаксис Python, типы данных, операторы, циклы»      

Практическая работа «Решение задач при помощи стандартных средств языка Python»   

Лабораторная работа «Написать функцию, решающую некоторую задачу»    

 

Модуль 3 «Модуль NumPy: работа с многомерными массивами и линейная алгебра»  

1. Модуль NumPy: многомерные массивы. Типы элементов. Создание массивов. Сохранение/загрузка массивов
2. Принципы работы с массивами: element-wise ops, broadcasting, slicing, indexing, ufuncs
3. Важные функции для работы с массивами. Линейная алгебра     
4.  Примеры решения задач при помощи NumPy

 

Лекция «Модуль NumPy: многомерные массивы»      

Практическая работа «Загрузка данных в массив и их обработка»        

Лабораторная работа «Загрузка и фильтрация данных, вычисление производных значений»

        

Модуль 4 «Модуль Matplotlib: визуализация данных. Модуль SciPy – численные методы»

1. Модуль Matplotlib. Принцип работы: figure, axis.     
2. Виды графиков: plot, scatter, bar, hist, contour, и др.  
3. Цветовые карты, работа с изображениями как с массивами данных     
4. Интерполяция (scipy.interpolate), интегрирование (scipy.integrate), оптимизация (scipy.optimize)

 

Лекция «Модуль Matplotlib: визуализация данных»    

Практическая работа «Решение оптимизационной задачи и визуализация результатов»    

Лабораторная работа «Построение графиков средних величин»  

 

Модуль 5 «Модуль Pandas: работа с таблицами, загрузка и анализ данных»

1. Модуль Pandas (Python for Data Analysis). Основные типы данных: Series, DataFrame
2. Доступ к данным. Статистические методы      
3. Загрузка данных из CSV, XLS, HDF5. Группировка и агрегирование. Сводные таблицы
4. Пример анализа данных. Применение NumPy, Pandas, Matplotlib

 

Лекция «Модуль Pandas (Python for Data Analysis)»    

Практическая работа «Анализ данных при помощи Pandas»        

Лабораторная работа «Построение сводных таблиц в Pandas»     

 

Модуль 6 «Примеры анализа данных на датасетах»

1. Пример анализа датасета: поток велосипедистов через мост Fremont Bridge
2. Пример анализа датасета: "Open policing project" Стэнфордского университета

 

Лекция «Примеры анализа данных на примере двух датасетов»    

Практическая работа «Загрузка данных из интернета, анализ и визуализация»

Лабораторная работа «Ответить на вопросы по датасету»  

 

Модуль 7 «Обработка текста, регулярные выражения, извлечение данных из веб-страниц»   

1. Простая обработка текста без регулярных выражений
2. Регулярные выражения и их применение
3. Извлечение данных из веб-страниц. Модули urllib, requests, BeautifulSoup
4. Работа с JSON, HTML, XML        

 

Лекция «Регулярные выражения и их применение»    

Практическая работа «Получение описательных статистик для текста»

Лабораторная работа «Обработка текста без применения регулярный выражений и с ними»              

 

Документы об окончании