Складчик
- #1
[Stepik] Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя [Никита Сергеев]
- Ссылка на картинку
Чему вы научитесь
Предмет данного курса - простой, лаконичный, удобочитаемый и кроссплатформенный язык программирования Python. Он используется в разработке веб-приложений, анализе данных, искусственном интеллекте, автоматизации, кибербезопасности и многих других областях - и наша область его применения в данном курсе это анализ данных
В вакансиях технических компаний за последние 3 года Python входит в ТОП-1 требуемых технических навыков в области Data Science и Аналитика Данных
Этот курс - это способ максимально быстро ознакомиться с возможностями Python с точки зрения аналитика (бизнес-пользователя). Он спроектирован так, чтобы в самый короткий строк и без излишеств сделать из новичка уверенного бизнес-пользователя основных возможностей Python для анализа данных
Освещенных в курсе возможностей Python достаточно для решения основных бизнес-задач по извлечению, преобразованию\подготовке, визуализации и анализу данных данных. Обучение заточено не просто на заучивание команд и синтаксиса Python, а и на то, чтобы научить "думать на Python" (т.е., сформировать понимание логики его работы и логики разных конкретных библиотек).
Курс сфокусирован не только и не столько на демонстрацию экрана с кодом в ~200 лекциях, а на практическое освоение языка. Поэтому он насыщен практическими заданиями (более 170 ЗАДАНИЙ!), которые не только отлично прорабатывают лекционный материал, а формируют прикладные навыки использования Python
Курс от профессионала в анализе данных: владеющего навыками от обработки данных в MS Excel (вкл. надстройки семейства Power) и статанализа с предиктивной аналитикой в спецпрограммах (SPSS, JASP, Statistica...) - и до языков и методов Data Science применяемых в разработке систем "искусственного интеллекта" (Python, R).
Создатель курса - автор популярной бизнес -литературы (доступна в крупнейших магазинах: Amazon, Ozon, ЛитРес, Ridero...). В частности, автор одного из русскоязычных бестселлеров в категории "Анализ данных" - книги "Аналитика и Data Science для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев", а также одной из первых книг отечественных авторов по работе с компонентом ETL Power Query для Excel и Power BI "Power Query: учебное руководство";
Невзирая на массу современных инструментов визуальных инструментов подключения и извлечения данных из баз - Python популярен не только в среде ИТшников, а и обычных бизнес-пользователей (в первую очередь аналитиков). Это как раз тот навык, потраченное на изучение которого время отличная инвестиция!
Курс НЕ ЗАТОЧЕН под конкретную предметную область (учет, коммерция, розница, маркетинг, закупки, проекты, кадры, медицина, строительство и т.д.): он формирует чистое понимание, знания и навыки Python для анализа данных - и с этими знаниями Вы, как эксперт в СВОЕЙ СОБСТВЕННОЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ (отрасли, дисциплине, сфере, функции...), сможете легко их применить для решения именно Ваших прикладных задач
Обратите внимание, что курс именно о языке Python для бизнес-пользователей и только под задачи анализа данных: а поэтому в нем НЕ БУДЕТ разбора (а если где-то вдруг будет, то поверхностный минимум достаточного для целей данного курса и без углубления в тему) использование его в таких направлениях, к примеру:
- Основы Python, типов данных и вычислений
- ETL (извлечение, преобразования\подготовка\вычисления и загрузка данных) - Pandas
- Визуализация данных (на основе Pandas под капотом которого Matplot + немного Seaborn и чуточку Plotly)
- Описательные статистики (Pandas)
- Сравнение групп (тесты и проверка гипотез) - Pingouin
- Поиск скрытых связей между переменными - Pingouin
- Классификация объектов, предсказание их принадлежности к определенной группе sklearn
- Анализ временных рядов и прогнозирование будущих трендов - statsmodels.TSA
Предмет данного курса - простой, лаконичный, удобочитаемый и кроссплатформенный язык программирования Python. Он используется в разработке веб-приложений, анализе данных, искусственном интеллекте, автоматизации, кибербезопасности и многих других областях - и наша область его применения в данном курсе это анализ данных
В вакансиях технических компаний за последние 3 года Python входит в ТОП-1 требуемых технических навыков в области Data Science и Аналитика Данных
Этот курс - это способ максимально быстро ознакомиться с возможностями Python с точки зрения аналитика (бизнес-пользователя). Он спроектирован так, чтобы в самый короткий строк и без излишеств сделать из новичка уверенного бизнес-пользователя основных возможностей Python для анализа данных
Освещенных в курсе возможностей Python достаточно для решения основных бизнес-задач по извлечению, преобразованию\подготовке, визуализации и анализу данных данных. Обучение заточено не просто на заучивание команд и синтаксиса Python, а и на то, чтобы научить "думать на Python" (т.е., сформировать понимание логики его работы и логики разных конкретных библиотек).
Курс сфокусирован не только и не столько на демонстрацию экрана с кодом в ~200 лекциях, а на практическое освоение языка. Поэтому он насыщен практическими заданиями (более 170 ЗАДАНИЙ!), которые не только отлично прорабатывают лекционный материал, а формируют прикладные навыки использования Python
Курс от профессионала в анализе данных: владеющего навыками от обработки данных в MS Excel (вкл. надстройки семейства Power) и статанализа с предиктивной аналитикой в спецпрограммах (SPSS, JASP, Statistica...) - и до языков и методов Data Science применяемых в разработке систем "искусственного интеллекта" (Python, R).
Создатель курса - автор популярной бизнес -литературы (доступна в крупнейших магазинах: Amazon, Ozon, ЛитРес, Ridero...). В частности, автор одного из русскоязычных бестселлеров в категории "Анализ данных" - книги "Аналитика и Data Science для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев", а также одной из первых книг отечественных авторов по работе с компонентом ETL Power Query для Excel и Power BI "Power Query: учебное руководство";
Невзирая на массу современных инструментов визуальных инструментов подключения и извлечения данных из баз - Python популярен не только в среде ИТшников, а и обычных бизнес-пользователей (в первую очередь аналитиков). Это как раз тот навык, потраченное на изучение которого время отличная инвестиция!
Курс НЕ ЗАТОЧЕН под конкретную предметную область (учет, коммерция, розница, маркетинг, закупки, проекты, кадры, медицина, строительство и т.д.): он формирует чистое понимание, знания и навыки Python для анализа данных - и с этими знаниями Вы, как эксперт в СВОЕЙ СОБСТВЕННОЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ (отрасли, дисциплине, сфере, функции...), сможете легко их применить для решения именно Ваших прикладных задач
Обратите внимание, что курс именно о языке Python для бизнес-пользователей и только под задачи анализа данных: а поэтому в нем НЕ БУДЕТ разбора (а если где-то вдруг будет, то поверхностный минимум достаточного для целей данного курса и без углубления в тему) использование его в таких направлениях, к примеру:
- Web-разработка
- GUI-разработка
- разработка ПО
- ООП (объектно-ориентированного программирования) и понятия классов, связанных с ними объектов, разбора полиморфизма, наследования, абстракции, инкапсуляции
- Статистика и теория вероятности
- и т.д.
- Планирующим двигаться в ИТ: будущим программистам, тестировщикам, data science-специалистам...
- Профессионалам любых специальностей (обычным бизнес-пользователям), интересующихся темой анализа данных
- Аналитикам данных любой области \ отрасли
- Базовое умение устанавливать приложения\ПО на свой ПК следуя инструкциям - для прохождения курса нужно будет установить Anaconda\Jupiter Lab (или как альтернатива уметь самостоятельно пользоваться онлайн инструментами совместимыми с Python)
- Около5 Гб свободного места на ПК для установки рабочей среды (бесплатной)
- Навыки базовых операций с файлами в офисных приложениях: умение открывать, сохранять, удалять, переименовывать, копировать\вставлять, вырезать и т.д.
- Понимание базовых математических операций, правил учета скобок; желательно еще основы текстовых операций, а также работы с датами. Понимание структуры\элементов таблицы (строки, столбцы, различать заголовки столбцов и значения на пересечении строк и столбцов). В идеале ориентировочное знание\понимание табличных вычислений (по столбцу целиком) и преобразований (транспонирование, отмена свертывания\мельтинг, join'ы и union'ы....)
- Никакой специализированной предварительной подготовки в плане основ программирования или теории вероятности с матстатистикой от студента не требуется - курс реально "с нуля". Важно только желание освоить Python для анализа данных.
- Желательно понимание структуры файлов\источников данных с которыми Вы работаете на практике (например, что книга Excel содержит внутри Листы; а XML-файл имеет узлы; а SQL база состоит из схем; и т.д.)
- Желательно знание что такое таблицы и диаграммы (визуализации), и умение их "читать" (как минимум базовые: столбиковые, круговые, графики\линии, точечные)
- Введение
- Знакомство с основами Python, его синтаксисом и мат. логикой
- Углубление в основы: основные управляющие потоком конструкции
- О библиотеках: предназначение, подключения, использования
- Основы для быстрого старта: как это все работает в комплексе
- ETL: извлечение, преобразование и загрузка данных
- Описательные статистики
- Визуализации данных
- Анализ данных: Сравнение групп
- Анализ данных: связи между переменными
- Анализ данных: классификация
- Мидквэл: анализ и прогнозирование временных рядов statsmodels.tsa
- Небольшой факультатив: обзор других отдельных аналитических возм.
- Послесловие
Показать больше
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый контент.