Курсы Python for Data Science во Львове 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- 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 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
Курс рассчитан на новичков, которые хотят начать карьеру в Data Science или изучить Python с нуля. Он подходит студентам, школьникам и взрослым, выбирающим новую профессию. Предварительная подготовка не требуется. Обучение начинается с базовых тем.
Вы освоите Python, работу с данными в Pandas и NumPy, визуализацию в Matplotlib и Seaborn, а также базовые модели в Scikit-learn. Научитесь анализировать данные и делать выводы. Все навыки закрепляются практическими заданиями. Завершается курс проектом.
Да, программа ориентирована на реальные требования джун-специалистов. Финальный проект можно добавлять в портфолио. Карьерные консультанты помогают с резюме и подготовкой к собеседованиям. Это повышает шансы на трудоустройство в сфере анализа данных.
Достаточно базового школьного уровня. Инструкторы объясняют математические концепции постепенно и доступно. Сложная математика не требуется. Даже без сильной бази вы сможете успешно пройти курс.
Да, курс основан на практических упражнениях. Вы будете работать с настоящими наборами данных и выполнять регулярные домашние задания. Практика помогает быстро закрепить материал. Итоговый проект демонстрирует ваш реальный уровень.
Обучение полностью онлайн — живые занятия с преподавателем. Записи доступны в личном кабинете. Менторы помогают в чате и отвечают на технические вопросы. Онлайн-формат позволяет учиться из любой точки Львова, Украины.
Да, при регулярной практике и выполнении заданий. Программа построена так, чтобы обеспечить быстрое погружение в анализ данных. Менторы помогают справиться с трудными темами. Итоговый уровень позволит выполнять задачи джун-аналитика.
Подойдет обычный ноутбук средней мощности. Большая часть работы выполняется в Google Colab. Нужен стабильный интернет. Настройка окружения объясняется в начале курса.
Да, студенты решают задачи, максимально приближенные к реальным. Это работа с данными, визуализация, аналитика и моделирование. Финальный проект — полноценное практическое кейс-решение.
Да, вы сохраняете доступ к материалам и можете получать карьерные консультации. Менторы готовы помогать и после обучения. DAN.IT сопровождает студентов до первых успешных шагов в карьере.
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» во Львове 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