Курс Python for Data Science
Начинаем с нуля, объясняем живым языком. 87% студентов без опыта успешно завершили курс и нашли работу.
Программа курса
-
Введение в программирование и основы Python
-
Обзор концепций программирования
-
Настройка среды Python (Jupyter Notebook)
-
Переменные, типы данных и основные арифметические операции
-
Условные операторы и циклы
-
Функции и модули
-
-
Работа с данными в Python
-
Обзор структур данных: списки, кортежи и словари
-
Индексирование и выборка подмножеств данных
-
Обработка файлов и считывание данных из файлов
-
Основные методы очистки и предварительной обработки данных
-
-
Манипуляция данными с использованием Pandas
-
Обзор библиотеки Pandas
-
Работа со структурами Series и DataFrame
-
Выборка и фильтрация данных
-
Работа с утраченными данными
-
Объединение и слияние наборов данных
-
Основные операции агрегации и группировки данных
-
-
Исследование и визуализация данных
-
Описательная статистика и итоги данных
-
Визуализация данных с использованием Matplotlib и Seaborn
-
Создание столбцовых графиков, точечных графиков, гистограмм
-
Настройка графиков и добавление аннотаций
-
-
Статистический анализ с использованием Python
-
Обзор статистических концепций
-
Показатели центральной тенденции и разброса
-
Проверка гипотез и p-значений
-
Корреляционный и регрессионный анализ
-
Основной анализ дисперсии (ANOVA)
-
-
Введение в машинное обучение
-
Обзор концепций машинного обучения
-
Контролируемое и неконтролируемое обучение
-
Методы оценки моделей
-
-
Введение в Scikit-learn
-
Обзор библиотеки Scikit-learn
-
Классификационные алгоритмы (деревья решений, логистическая регрессия)
-
Алгоритмы регрессии (например, линейная регрессия)
-
Обучение моделей, оценка и прогнозирование
-
-
Финальный проект
-
Применение Python и техник Data Science к реальному набору данных
-
Исследование, очистка и предварительная обработка данных
-
Основной анализ и визуализация
-
Презентация результатов и выводов
-
Что вы будете уметь после курса
Понимать основы программирования на Python: работать с переменными, типами данных, условными операторами, циклами, функциями и создавать простые программы
Использовать библиотеку Pandas для манипулирования и анализа данных, чтобы выбирать, фильтровать, объединять и группировать данные
Визуализировать данные, используя библиотеки Matplotlib и Seaborn, чтобы создавать различные виды графиков. Работать с реальными наборами данных и презентовать результаты своих исследований
Иметь основные знания о статистическом анализе, включая показатели центральной тенденции, разброс, гипотезы и корреляционный анализ
Понимать концепции машинного обучения (контролируемое и неконтролируемое), оценивать модели и делать прогнозы
Знать основные алгоритмы классификации и регрессии, которые доступны в библиотеке Scikit-learn
Как проходит обучение
-
Живые занятия
все занятия на курсе проходят с преподавателем в живом формате, поэтому у вас будет возможность задавать все вопросы сразу и получать ответ
-
Современная LMS-система
вы навсегда получите доступ ко всем материалам курса и видеозаписям занятий, поэтому в любой момент сможете вернуться и повторить материал
-
Поддержка ментора
постоянный доступ к ментору, который поможет вам разобраться во всех вопросах, возникших во время выполнения домашнего задания или в работе над проектом
-
Система оценки знаний
в отличие от многих курсов, наша программа предусматривает систему оценивания знаний студентов и рейтинг, который позволяет оцифровывать достижения студентов и ставить четкие учебные цели
-
Помощь курс-координатора
для решения любых организационных вопросов во время обучения Python for Data Science у вас будет поддержка собственного курс-координатора
-
Работа над реальными проектами
во время обучения вы будете максимально практиковать полученные знания выполняя проекты в команде с другими студентами курса
Преподаватели курса
Иван Гомонец
BI Tech Lead в GROWE
Сергей Алпатов
Head of Learning and Development, Elogic Commerce
Калашник Сергей
Python for Data Science, Senior Data Analyst, Boosters
Елисеев Александр
Website Python Scraper
Иван Гомонец
BI Tech Lead в GROWE- BI Tech Lead в GROWE
- ex-Lead Data Analyst, NDA, iGaming
- Суммарный опыт 7+ лет, из них 3+ года на позициях Tech/Team Lead, Mentor
- Разработка BI отчетности для высоконагруженных продуктов
- Техническая разработка и поддержка процессов ETL с использованием различных инструментов
- Нестандартные исследования на данных с помощью прогнозирования, кластеризации, сегментаций и т.п.
- Менеджмент и менторинг команд аналитики
Сергей Алпатов
Head of Learning and Development, Elogic Commerce- Head of Learning and Development, Elogic Commerce
- Бывший разработчик FinTech продуктов
- Преподаватель и коуч с более чем 10-летним опытом работы
- Автор курсов, тренингов и обучающих программ и методологий обучения для вузов
- Социальный предприниматель
- Имеет опыт интеграции AI, ML и систем управления процессами в Ecommerce
Калашник Сергей
Python for Data Science, Senior Data Analyst, Boosters- Senior Data Analyst, Boosters
- 5 лет опыта
- Владеет такими технологиями как python, sql (mysql, postgresql, vertica, bigquery), tableau, superset, gitlab, prefect, airflow, amplituda, jira
- Работал со сферами Fintech, dating, edtech, AItech
Елисеев Александр
Website Python Scraper- Website Python Scraper
- Опыт в сфере Python — 5 лет, Frontend Developer — 2 года
- Скрапинг различных сайтов и создание ботов в различных сферах, анализ данных
- Владеет такими технологиями как HTML, CSS, JS, React, jQuery, PHP, MySQL, PostgreSQL, Python, BS4, Scrapy, request, Selenium, pandas, NumPy, csv, json, Git, Docker
Начни свой путь уже сейчас!
Регистрируйся на консультацию и сделай первый шаг навстречу новой профессии. Наш менеджер поможет тебе выбрать направление обучения.
Записывайся на консультацию сейчас, и получи скидку на обучение при полной оплате!
Стоимость курса Python for Data Science
-
продолжительность: 2,5 месяца
-
количество уроков: 24
-
стоимость от: 5440 грн за месяц
-
Поддержка ментора
-
Сертификат
-
Разбивка платежа от компании
-
Помощь координатора
-
Заключение договора
-
Покупка частями от Monobank
-
Возможность приостановить обучение
-
Оплата сразу за весь курс со скидкой
-
Без % рассрочки от ПриватБанка
Остались вопросы?
Закажи бесплатную консультацию, на которой мы расскажем тебе более подробно об условиях обучения, ответим на все твои вопросы и поможем выбрать направление в IT, которое подходит именно тебе!
Оставь свой номер телефона и наш карьерный консультант свяжется с тобой в течение 15-ти минут в рабочее время.
Часто задаваемые вопросы
Да, это ваш вариант, поскольку все программы курсов направлены на тех, кто еще не имеет опыта и необходимых навыков в данной области.
Только основными умениями использования компьютера.
Программа предназначена для студентов от 16 лет. Мы также можем рассматривать возможность обучения для мотивированных студентов в возрасте от 14–15 лет при предварительной консультации и согласии родителей.
Для обучения не имеет значения, какой у вас уровень английского, ведь занятия проходят исключительно на украинском языке. В процессе обучения студент вместе с преподавателем будет изучать и улучшать технический английский для будущей работы.
Каждому студенту предоставляется доступ к Learning Management System (LMS), где хранятся все материалы курса: презентации, записи занятий, дополнительные материалы и задания.
Онлайн-занятия проходят в реальном времени на платформе Zoom. На уроке преподаватель объясняет теоретический материал, после чего студенты сразу закрепляют его на практике: выполняют задания, разбирают реальные кейсы и работают с примерами по работе аналитиков. Такой формат позволяет быстрее понять материал и научиться применять знания на практике.
На протяжении обучения студенты работают как индивидуально, так и в группах, также готовят финальный проект для портфолио.
Занятия проходят три раза в неделю, где каждый студент может задать вопросы преподавателю и получить подробный фидбек.
Для обучения требуется компьютер или ноутбук со стабильным Wi-Fi, 6–8 ГБ оперативной памяти и процессором уровня Intel i3 или i5. Подробные технические требования и дополнительную информацию предоставит наш менеджер.
Да, у вас есть возможность посетить пробный урок, а также просмотреть занятия в записи.
Домашние задания будут для того, чтобы вы могли закрепить пройденный материал на практике. Каждое задание будет просматривать преподаватель и предоставлять фидбек. Результаты выполненных домашних заданий определяют рейтинг студентов в группе. Если задания выполняются вовремя, никаких проблем не возникает.
После каждого урока студентам предоставляется запись занятия и все учебные материалы, поэтому пропущенную тему можно просмотреть и проработать в удобное время. Если во время учебы возникнут вопросы, вы всегда можете обратиться к ментору или преподавателю за пояснениями.
Если же пропущена значительная часть занятий и необходимо лучше обработать материал, мы можем предложить присоединиться к следующей группе и повторно пройти нужные темы, чтобы полностью усвоить программу курса. Средства при этом не теряются.
Вы имеете возможность просматривать все занятия в формате онлайн, и после завершения получаете материалы и запись урока. Это позволяет вам освоить пропущенный материал в случае отсутствия на занятии. После этого вы можете обратиться к своему ментору и задать любые насущные вопросы.
После завершения курса каждый студент получит полный набор необходимых навыков для успешного трудоустройства. Студент будет владеть технологиями Python, Pandas, Matplotlib и Seaborn, Scikit-learn. Кроме того, они получат портфолио с реальным проектом и сертификат, подтверждающий успешное завершение курса. Этот сертификат, вместе с портфолио проектов, будет важным элементом при поиске работы.
Да, после успешного завершения каждого курса мы готовы оказывать помощь в трудоустройстве для студентов, которые выполнили не менее 80% домашних заданий и все проекты на курсе. Наши HR-менеджеры будут помогать вам подготовить резюме и портфолио в соответствии с последними требованиями отрасли. Также они будут готовить вас к собеседованиям и помогать отправить ваше резюме в ведущие IT-компаний Украины. При выполнении всех условий шансы на успешное трудоустройство значительно увеличиваются.
Обучение стоит от 5440 грн в месяц.
Для начала необходимо оставить заявку на бесплатную консультацию на сайте. После этого с вами свяжется менеджер, чтобы обсудить все детали обучения: программу курса, формат занятий, график, оплату и ответить на ваши вопросы.
Если вас устроят условия обучения, менеджер пошлет договор. После его подписания и оплаты вас добавят в обучающую группу и откроют доступ к LMS-платформе с материалами курса.
Мы используем практикоориентированный подход к обучению: каждая тема сначала объясняется теоретически, а затем сразу закрепляется практическими задачами и кейсами. Благодаря этому студенты не просто знакомятся с инструментами, а учатся применять их в реальных рабочих задачах. Материал также регулярно повторяется и отрабатывается на практике, что помогает лучше.
Курс проводят опытные практики по коммерческому опыту работы в сфере от 8 лет. Они делятся не только теорией, но и реальными кейсами по своей работе, что помогает понять, как эти инструменты используются в бизнесе.
Описание курса
Использование Python в Data Science значительно влияет на многие сферы деятельности. Благодаря своим библиотекам, таким как Pandas, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn, Python стал незаменимым инструментом для решения задач по сбору, обработке и анализу данных, а также для задач машинного обучения и искусственного интеллекта.
Этот язык программирования также известен своим большим сообществом разработчиков, которые постоянно вносят новые расширения и развивают инструменты, помогающие в решении сложных задач науки о данных. Это делает Python важным инструментом для всех, кто работает с данными и хочет извлечь ценные сведения из больших объемов информации.
Одним из ключевых преимуществ Python является легкость изучения, особенно для тех, кто имеет ограниченный или даже нулевой опыт программирования. Этот курс «Python для науки о данных» специально разработан для новичков, предоставляя им возможность приобрести необходимые навыки и знания для работы с данными с помощью Python.
Знание Python для Data Science становится все более ценным, поскольку компании и организации активно используют данные для принятия важных решений. Компетентность в Python позволяет анализировать, визуализировать и понимать данные, что дает конкурентное преимущество на рынке труда.
Поэтому, если вы не имеете предыдущего опыта программирования и интересуетесь наукой о данных и хотите получить практические навыки в использовании Python, чтобы выполнять задачи по анализу и визуализации данных, тогда этот курс является незаменимым инструментом в вашем обучении и профессиональном развитии. Запишитесь на курс и начните свой путь к успешной карьере в сфере науки о данных уже сегодня!
Цели курса:
- Построить прочную основу фундаментальных концепций программирования на Python.
- Изучить основные приемы манипулирования и анализа данных с использованием библиотек Python.
- Развить навыки базового статистического анализа.
- Овладеть навыками создания визуализаций для исследования данных.
- Получить концептуальное понимание машинного обучения.
Сомневаетесь подойдет ли Вам сфера IT?
Записывайтесь на онлайн-встречу и получите личный план развития в сфере ІТ
Вас ждет:- консультация карьерного менеджера, по выбору направления развития в сфере ІТ
- знакомство с преподавателями курса
- встреча с HR специалистом
- посещение пробных занятий
- подбор программы согласно вашего запроса и ожиданий
- план развития в сфере ІТ
