📣 Практический курс языка Пайтон для Data Science

Курс Python for Data Science в Харькове онлайн — обучение с нуля

Записывайтесь на консультацию и тестирование, получите индивидуальный план развития в IT сфере

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 data аналитики 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

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!

Регистрируясь, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Стоимость курса Python for Data Science

продолжительность: 2 месяца
количество уроков: 24
стоимость от: 14000 грн за курс

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

Кому подойдут курсы Python в Харькове?

Курс подойдёт новичкам и тем, кто хочет начать путь в Data Science. Опыт программирования не требуется — материалы объясняются простым языком. Программа плавно ведёт от основ Python к анализу данных. Подходит студентам, школьникам и взрослым.

Что я изучу на курсе Python for Data Science?

Вы освоите Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и Scikit-learn. Научитесь обрабатывать данные, анализировать их и строить визуализации. Получите навыки ML на базовом уровне. Всё закрепляется практическими заданиями.

Поможет ли курс найти работу в Харькове?

Да, курс формирует базу для стартовых позиций Junior Data Analyst или Python Trainee. Вы выполните итоговый проект и добавите его в портфолио. Career-команда поможет с резюме и подготовкой к собеседованиям. Это заметно повышает шансы на трудоустройство.

Нужно ли знать математику?

Подойдёт базовый школьный уровень. Необходимые математические концепции объясняются прямо в процессе обучения. Глубокие знания не требуются. Курс идеально подходит для новичков.

Насколько много практики на курсе?

Практика — основа программы. Вы будете анализировать данные, строить графики и создавать модели. Каждое занятие сопровождается домашним заданием. Финальный проект основан на реальном кейсе.

В каком формате проходит обучение?

Занятия проходят в режиме live-online. Записи всегда доступны для просмотра. Вы можете задавать вопросы преподавателю и ментору. Формат подходит даже тем, у кого плотный график.

Реально ли выучить Python за 2 месяца?

Да, если регулярно заниматься и выполнять практику. Программа структурирована так, чтобы студент мог быстро освоить ключевые инструменты. Менторы помогают справиться со сложными темами. Это реальный старт в Data Science.

Нужен ли мощный компьютер?

Нет, обычного ноутбука достаточно. Большая часть упражнений выполняется в Google Colab. Всё, что требуется — стабильный интернет. Настройка рабочего окружения простая.

Будут ли реальные данные и кейсы?

Да, вы будете работать с настоящими датасетами. Это поможет понять, как устроены задачи аналитиков и дата-сайентистов. Финальный проект имитирует рабочий проект в IT-компании.

Есть ли поддержка после окончания курса?

Да, доступны записи, методички и карьерные консультации. Вы сможете получить советы по резюме и подготовке к собеседованиям. Также можно задавать вопросы преподавателям. Поддержка продолжается и после завершения курса.

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» в Харькове 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

С нами вы построите свою успешную карьеру в ІТ!

Записаться на встречу

Регистрируясь, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Курс Python for Data Science в Харькове онлайн — обучение с нуля

Программа курса

Введение в программирование и основы Python

Работа с данными в Python

Манипуляция данными с использованием Pandas

Исследование и визуализация данных

Статистический анализ с использованием Python

Введение в машинное обучение

Введение в Scikit-learn

Финальный проект

Что вы будете уметь после курса

Как проходит обучение

Живые занятия

Современная LMS-система

Поддержка ментора

Система оценки знаний

Помощь курс-координатора

Работа над реальными проектами