Python
для анализа данных
python

Создадите Telegram-бота, проект машинного обучения, а также поработаете с искусственным интеллектом. На практике освоите Python в контексте Data Science. Каждый урок будете получать мощный фидбэк от преподавателя.

О ПРОФЕССИИ РАЗРАБОТЧИК PYTHON ДЛЯ DATA SCIENCE ПО ДАННЫМ HEADHUNTER:
Python для Data Science –

специалист, который пишет код на языке программирования Python. Язык используется для машинного обучения, обработки больших данных и работы с искусственным интеллектом.

Обязанности:

• написание кода на языке Python;
• изучение, анализ, визуализация данных;
• программирование и тренировка модели машинного обучения;
• внедрение модели в существующую инфраструктуру;
• доработка модели;
• разработка отчетов и прогнозов.

опубликованных вакансий 4977
4977
опубликованных вакансий
средняя зарплата по Москве 2 500$
2 500$
средняя зарплата по Москве
опубликованных резюме 2345
2345
опубликованных резюме
Получите БЕСПЛАТНО видеозапись первого занятия предыдущей группы
Получите БЕСПЛАТНО видеозапись первого занятия предыдущей группы
Видео будет отправлено Вам в мессенджере WhatsApp
Получите БЕСПЛАТНО видеозапись первого занятия предыдущей группы




img
Выберите удобный пакет обучения

Выберите удобный пакет обучения

icon
Выберите удобный пакет обучения Онлайн
Онлайн
79 950 руб
52 450 руб
от 2 623 руб./мес.
ТОЛЬКО ПО 5 ОКТЯБРЯ ДО 40%
  • Обучение по трансляциям
    Группы до 10 человек
    Проверка домашних заданий
    Видеозаписи всех занятий
    Тренинг по трудоустройству
    Сертификат
    Портфолио

Записаться
Данный пакет можно приобрести в рассрочку БЕЗ банка по 12 490 руб./мес.

Форма оплаты

Выберите вариант оплаты
100%
50%
1 мес
icon
Выберите удобный пакет обучения VIP
VIP
87 450 руб
72 450 руб
от 3 623 руб./мес.
ТОЛЬКО ПО 5 ОКТЯБРЯ ДО 40%

  • Занятия в аудиториях
    Группы до 10 человек
    Проверка домашних заданий
    Видеозаписи всех занятий
    Тренинг по трудоустройству
    Сертификат
    Портфолио
    Резюме
    Трудоустройство

Записаться
Данный пакет можно приобрести в рассрочку БЕЗ банка по 16 490 руб./мес.

Форма оплаты

Выберите вариант оплаты
100%
50%
1 мес
icon
Выберите удобный пакет обучения Стандарт
Очно
77 450 руб
62 450 руб
от 3 123 руб./мес.
ТОЛЬКО ПО 5 ОКТЯБРЯ ДО 40%
  • Занятия в аудиториях
    Группы до 10 человек
    Проверка домашних заданий
    Видеозаписи всех занятий
    Тренинг по трудоустройству
    Сертификат
    Портфолио

Записаться
Данный пакет можно приобрести в рассрочку БЕЗ банка по 14 490 руб./мес.

Форма оплаты

Выберите вариант оплаты
100%
50%
1 мес
Программа курса

Программа курса

1 Модуль. Основы Python

1-й месяц


Длительность: 21 Ак. Час

По итогам модуля:

  1. Занятие №1
    Основные понятия программирования. Установка Python и IDLE. Стандартные математические операции. Переменные и объекты. Типы данных int, str, list. Метод append. Срезы строк и массивов, элементы объекта. Цикл for.
  2. Занятие №2
    Установка и разбор среды разработки Pycharm. Условные операторы if, elif, else. Применение условных операторов. Методы обработки условий and, or, not, in. Понятие отрезка range. Обратная индексация. Преобразование типов данных.
  3. Занятие №3
    Методы обработки циклов. Создание и использование массивов данных. Цикл while. Методы sum и sort.
  4. Занятие №4
    Понятие функции в программировании. Оператор создания функции def. Аргументы функции. Внутренняя структура функции. Метод возврата значения return.
  5. Занятие №5
    Среда разработки Jupyter Notebook. Отличительные особенности для Data Scientist'ов. Метод ввода значений Input.
  6. Занятие №6
    Операторы обработки циклов pass, continue, break. Методы определения типов данных isdigit, isalpha. Применение методов remove, pop, index для обработки массивов данных.
  7. Занятие №7
    Python Zen. Методы обработки строк split и join. Тип массивов данных set. Основное понятие словаря, методы dict. Обработка и хранение данных при помощи словарей.
  8. Занятие №8
    Более быстрая обработка условий. Применение методов ускорения разработки. lambda-функции. Методы получения данных min, max, sort. Разница между операторами == и is.

Знакомство с основами программирования на Python. Изучен ключевой синтаксис языка программирования.

2 Модуль. Основы Python + ООП

2-й месяц


Длительность: 21 Ак. Час

По итогам модуля:

  1. Занятие №9
    Распаковка массивов и строк. Методы функций args и kwargs. Менеджер пакетов pip. Импорт пакетов и модулей в код. Создание своего модуля.
  2. Занятие №10
    Система контроля версий Git. Дополнительные сервисы для разработки, google collab. Углубленное изучение функций. Рекурсивные функции.
  3. Занятие №11
    Обработка ошибок try/except. Функция open. Работа с файлами.
  4. Занятие №12
    Пространства имён. Global, local. Документирование функций. Замена функций и переменных в коде.
  5. Занятие №13
    Функция eval. Основы ООП. Понятие объекта, понятие класса. Атрибуты и методы класса. Понятие атрибута self.
  6. Занятие №14
    Распределение функций внутри кода. Переопределение методов и присваивание атрибутов. Полноценная работа с self. Работа с namespace. Методы hasattr, setattr, delattr.
  7. Занятие №15
    «Волшебные методы» Python-OOP. Создание объектов внутри метода.
  8. Занятие №16
    Создание проекта «Почта». Обработка и передача данных. Совместная работа.

Глубокое понимание основ и объектно-ориентированного программирования на Python.

3 Модуль. Data Science + Telegram-бот

3-й месяц


Длительность: 21 Ак. Час

По итогам модуля:

  1. Занятие №17
    Знакомство с основными модулями Data Science. Модуль Numpy. Модуль MatPlotLib. Модуль Pandas. Парсинг сайтов.
  2. Занятие №18
    Создание модулей из классов. Наследование классов. Множественное наследование.
  3. Занятие №19
    Миксирование классов. Метод Super(). Class.mro().
  4. Занятие №20
    Практическая работа по цепям Маркова.
  5. Занятие №21
    Знакомство с API. Подключение токена Telegram-бота.
  6. Занятие №22
    Обучение бота общению с пользователем. Функции и холдеры.
  7. Занятие №23
    Работа с файлами в чате: изображения, видео, аудио.
  8. Занятие №24
    Распределение сообщений. Рассылки. Равномерная нагрузка.

Приобретен навык работы с модулями, классами и методами Data Science. Изучены цепи Маркова. Разработан собственный Telegram-бот.

4 Модуль. Базы данных

4-й месяц


Длительность: 21 Ак. Час

По итогам модуля:

  1. Занятие №25
    Что такое SQL. Базы данных, таблицы. Понятие и суть СУБД. SQL и NoSQL решения. Серверная СУБД. Использование СУБД из Python, SQLite.
  2. Занятие №26
    Основы Pandas. Series. DataFrame. Вывод и фильтрация данных.
  3. Занятие №27
    Методы SQL. Select, Delete, Exists, Join. NoSQL базы данных. Совмещение SQLite и Pandas.
  4. Занятие №28
    Продолжение Pandas. Чтение csv-файлов. Построение графиков по данным. Нахождение аномалий и закономерностей. Изучение данных.
  5. Занятие №29
    Парсинг данных с сайтов. Библиотека BeautifulSoup, lxml. Занесение результатов в базу данных. Модуль time. Запуск файла в консоли, nohup, ssh. Хостинг, сервер, vps, vds, домен. PythonAnywhere, AWS, SpaceWeb, Beget
  6. Занятие №30
    Этапы Data Science проектов. Модели машинного обучения. Рекомендательные и предсказательные системы. Понятие искусственного интеллекта. Структура нейронных сетей, скрытый слой. Нейросеть и вероятностные ответы.
  7. Занятие №31
    Примеры нейронов. Модуль sklearn. Линейная регрессия. Обучение модели на данных. Обучение с учителем и без учителя. Тренировочные и тестовые векторы данных. Классификация, регрессия, кластеризация.
  8. Занятие №32
    Виды классификации. Бинарные представления данных. Табличные представления обучения нейросети. Информационная энтропия. Прирост информации. Дерево решений. Выбор проекта.

Приобретен навык работы с базами данных. Изучены основы работы с машинным обучением и искусственным интеллектом.

5 Модуль. Машинное обучение + Искусственный интеллект

5-й


Длительность: 21 Ак. Час

По итогам модуля:

  1. Занятие №33
    Тренировка на разбитых данных. Линейная регрессия с несколькими переменными. Обработка данных перед применением модели. Практика проекта.
  2. Занятие №34
    Применение регрессии на реальных данных. Тестовая и тренировочная разбивка данных. Логистическая регрессия. Обсуждение проекта.
  3. Занятие №35
    Предсказательная модель. Методы оценивания точности модели. Функции возрастания, оптимизация процессов. Построение модели сигмоиды.
  4. Занятие №36
    Математика для Data Science. Confusion matrix. Прогнозные и истинные значения.
  5. Занятие №37
    Представление текстовых данных, LabelEncoder. Модель обучения при помощи деревьев данных. Переобучение и недообучение модели. Искусственный интеллект в реальном применении.
  6. Занятие №38
    Перестановки и распределения данных. Случайные данные кластеризации. Random Forest. Обработка данных на выходе.
  7. Занятие №39
    Практика рекомендательных и предсказательных систем. Кластеризация и анализ неизвестных данных.
  8. Занятие №40
    Полная доработка проекта. Реальные проекты для машинного обучения. Построение модели искусственного интеллекта.

Освоен навык работы с машинным обучением и искусственным интеллектом. Создан проект для машинного обучения. Построена модель искусственного интеллекта.

Программа курса может быть изменена исходя из трендов it-индустрии.
icon

Курс включает в себя:

Курс включает в себя: Python
Python
Курс включает в себя: PyCharm
PyCharm
Курс включает в себя: Jupyter Notebook
Jupyter Notebook
Курс включает в себя: Git
Git
Курс включает в себя: SQL
SQL
Курс включает в себя: Pandas
Pandas
Курс включает в себя: BeautifulSoup
BeautifulSoup
Смотреть больше
Кому подойдёт этот курс:

Кому подойдёт этот курс:

  • Новичкам
  • Будущим Data Scientist
  • Начинающим
  • Программистам на других языках

Новичкам

Python – один из самых востребованных языков программирования. Изучив Python в контексте Data Science, вы сможете работать с базами данных, машинным обучением и искусственным интеллектом.

Будущим Data Scientist

Мечтаете работать с большими данными? Ждем на курсе! Во время обучения вы научитесь быстро и качественно собирать данные, анализировать и делать выводы.

Начинающим

Имея базовые знания, вы сможете упорядочить и углубить их на курсе. Кроме того, отработаете все навыки на практике и создадите классный проект для портфолио.

Программистам на других языках

Освойте неклассический язык программирования, чтобы занять вакантное место в крупной компании. После выпуска у вас будут огромные перспективы в Data Science и сфере Machine learning.

img
Что будете уметь при завершении курса?

Что будете уметь при завершении курса?

Ваш финальный проект по завершению курса

Ваш финальный проект по завершению курса
Разрабатывать чат-ботов

Разрабатывать чат-ботов

Строить модели машинного обучения

Строить модели машинного обучения

Обрабатывать большие объемы данных

Обрабатывать большие объемы данных

Программировать на языке Python

Программировать на языке Python

Работать с искусственным интеллектом

Работать с искусственным интеллектом

Ваши результаты

Ваши результаты

Ваши результаты

Александр Ильин

Data Scientist

Заработная плата - 120 000 руб/мес

Ключевые навыки

  • Программирование на Python + ОПП
  • Создание чат-ботов
  • Построение моделей машинного обучения
  • Работа в среде разработки PyCharm и Jupyter Notebook
  • SQL. Работа с базами данных
  • Библиотеки: Pandas, BeautifulSoup

Образование

  • Avenue. Москва
    Курс «Python для анализа данных»‎
    5 месяцев. (15.06.22 - 15.11.22)

Александр Ильин

Успешно завершил обучение по курсу:

«Python для анализа данных»‎

2020
Дата выдачи: 15 ноября 2022 года
www.it.avenue-pro.ru
Иванов Иван Директор школы
Колесник Дмитрий Преподаватель курса

Записаться на курс

Записаться на курс Записаться на курс Записаться на курс
Записаться на курс
Записаться на курс Хотите пойти на IT-курсы в Москве?

Оставляйте заявку и получите бесплатную
консультацию у нашего менеджера.

  • Консультация по курсу
  • Помощь в выборе направления
  • Дополнительные материалы для старта

    Подарки к курсу

    Подарки к курсу
    Подарки к курсу

    Привилегии студентам Привилегии студентам

    Привилегии студентам Сертификат и его онлайн копия

    Сертификат и его онлайн копия

    Проявил себя и выжал максимум!

    Привилегии студентам Скидка 15%

    Скидка 15%

    Каждому выпускнику Avenue скидка 15% на любой другой курс.

    Привилегии студентам Чат 24/7

    Чат 24/7

    Общий чат и постоянная онлайн-поддержка от преподавателя.

    Привилегии студентам Avenue Bar

    Avenue Bar

    Безлимит на божественный чай, ароматный кофе и воздушные печеньки.

    Привилегии студентам Партнеры

    Партнеры

    Отправляем резюме лучших студентов рекрутерам ведущих ІТ-компаний в Москве.

    Привилегии студентам Видео всех занятий

    Видео всех занятий

    Мы ведем видеозаписи всех занятий для наших студентов.

    Привилегии студентам Тренинг по трудоустройству

    Тренинг по трудоустройству

    По окончанию курса опытный рекрутер расскажет вам как трудоустроиться в Москве.

    Привилегии студентам Закрытая платформа

    Закрытая платформа

    Студенты автоматически попадают в закрытую платформу нашей школы.

    Видео курс

    Avenue в Москве

    Мы не просто ІТ-школа, мы – ІТ-компания,
    которая всегда ищет таланты!
    update.studio

    Потерянный урок

    Пропустил занятие? Пропустил занятие?

    Ничего страшного, мы ведем видеозапись лекции и она будет доступна в личном кабинете на закрытой платформе Avenue!

    Наши выпускники в Москве

    Наши выпускники в Москве

    Записаться на курс

    Записаться на курс Записаться на курс Записаться на курс
    Записаться на курс
    Хотите пойти на IT-курсы в Москве? Хотите пойти на IT-курсы в Москве?

    Оставляйте заявку и получите бесплатную
    консультацию у нашего менеджера.

    • Консультация по курсу
    • Помощь в выборе направления
    • Дополнительные материалы для старта

      Текст курса

      Курсы Python в Москве. Базы данных (Data Scientist)

      Курсы Python в Москве

      Курс программирования на Python в Москве – путь к освоению профессии с возможностью быстро найти высокооплачиваемую работу или получить новые знания. Язык Python отличается универсальностью, доступность и простотой кода, что делает его одним из лучших инструментов для разработчиков.

      По данным GitHub он входит в ТОП-3 популярных языков, а специалистам Python всегда открыты двери на должность аналитика. После завершения курса вы будете решать любые задачи, связанные со сбором и анализом больших объемов информации.

      Что дает обучение

      Зная язык программирования Python, вы получаете мощный инструмент при решении задач любой сложности. Новые возможности:

      1.  Умение автоматизировать сложные процессы и освобождать время для других задач.

      2.  Получение автономности от разработчиков при работе с большими пакетами данных.

      3.  Способность быстро парсить интернет-ресурсы и видеть в них полезные данные.

      4.  Помощь в освоении перехода на Data Science.

      5.  Умение применять готовые решения для обработки «сырого» пакета данных.

      6.  Поиск взаимосвязей информации и ее интерпретация для улучшения данных бизнеса.

      Кому подойдет курс

      Обучение программированию на Python подходит ученикам с разным уровнем опыта. Курс Питон полезен, если вы:

      • затрачиваете много времени на создание отчетности;

      • ранее пробовали изучить Python, но неуспешно;

      • постоянно выполняете однотипные задания в Excel, CRV или другими документами.

      Если говорить о профессиях, знание программирования на Python будет полезно:

      1.  Аналитикам, ежедневно сталкивающимся с обработкой огромных массивов информации и сдающим сотни отчетов.

      2.  Маркетологам, собирающим и анализирующим сведения о конкурентах, клиентах и будущих партнерах.

      3.  Менеджерам, нуждающимся в быстром принятии решения на базе актуальной информации.

      Требования к ученикам

      Обучение языку программирования Python доступно всем желающим, а сам курс предназначен для людей с разным уровнем подготовки. Минимальные требования:

      1.  Знание основ программирования.

      2.  Наличие свободного времени для посещения занятий.

      3.  Желание изучить язык программирования Питон.

      4.  Намерение получить высокооплачиваемую работу и хорошую зарплату.

      Чему вы научитесь на курсе программирования Python

      Программа обучения построена таким образом, чтобы любой человек смог освоить профессию с нуля и сразу применять знания на практике. В состав курса входят:

      1.  Основы Python: анализ данных, работа с текстовыми данными, создание и применение функций.

      2.  Работа с большими объемами информации: визуализация данных, обработка таблиц, объединение сведений из разных источников.

      3.  Решение сложных задач: работа с форматами разных размеров, написание автоматических скриптов, обучение взаимодействию с базами данных.

      4.  Сбор информации из Интернета: умение парсить страницы в Сети, профили пользователей ВК и т.д.

      5.  Обучение дополнительным возможностям: работа с ошибками, обновление кодов.

      Как проходит курс

      Освоение программирования на Python проходит онлайн или в лекционных залах. После обучения теории студенты применяют навыки на практике. Для закрепления материала доступно общение с преподавателями, которые всегда подскажут и направят знания в нужное русло.

      После завершения курса вы будете понимать язык программирования Python и сможете его применять на практике. Вы научитесь строить системы машинного обучения, использовать инструменты Data Science и решать другие задачи.

      Наши преимущества

      Школа Avenue – ваш путеводитель на пути к новым знаниям и освоению профессии. Наши плюсы:

      1.  Обучение в онлайн и офлайн режиме.

      2.  Помощь в составлении портфолио и поиске работы.

      3.  Привлечение к обучению практиков.

      4.  Удобная оплата с возможностью рассрочки.

      5.  Скидки за приведенных клиентов.

      6.  Уютная обстановка.

      7.  Гарантия получения необходимых знаний.

      Со школой Avenue освоение языка программирования Python – реальная задача, открывающая пути для получения престижной работы и высокой заработной платы.