Курс Python for Data Science з нуля у Дніпрі – онлайн навчання
Записуйтеся на консультацію та тестування, отримайте індивідуальний план розвитку в IT сфері
Програма курсу
-
Вступ до програмування та основи Python
-
Огляд концепцій програмування
-
Налаштування середовища Python (Jupyter Notebook)
-
Змінні, типи даних та основні арифметичні операції
-
Умовні оператори та цикли
-
Функції та модулі
-
-
Робота з даними в Python
-
Огляд структур даних: списки, кортежі та словники
-
Індексування та вибірка підмножин даних
-
Обробка файлів та зчитування даних з файлів
-
Основні методи очищення та попередньої обробки даних
-
-
Маніпуляція даними з використанням Pandas
-
Огляд бібліотеки Pandas
-
Робота зі структурами Series та DataFrame
-
Вибірка та фільтрація даних
-
Робота зі втраченими даними
-
Об'єднання та злиття наборів даних
-
Основні операції агрегації та групування даних
-
-
Дослідження та візуалізація даних
-
Описова статистика та підсумки даних
-
Візуалізація даних з використанням Matplotlib та Seaborn
-
Створення стовпчикових графіків, точкових графіків, гістограм
-
Налаштування графіків та додавання анотацій
-
-
Статистичний аналіз з використанням Python
-
Огляд статистичних концепцій
-
Показники центральної тенденції та розкиду
-
Перевірка гіпотез та p-значень
-
Кореляційний та регресійний аналіз
-
Основний аналіз дисперсії (ANOVA)
-
-
Вступ до машинного навчання
-
Огляд концепцій машинного навчання
-
Контрольоване та неконтрольоване навчання
-
Методи оцінки моделей
-
-
Вступ до Scikit-learn
-
Огляд бібліотеки Scikit-learn
-
Класифікаційні алгоритми (дерева рішень, логістична регресія)
-
Алгоритми регресії (наприклад, лінійна регресія)
-
Навчання моделей, оцінка та прогнозування
-
-
Фінальний проєкт
-
Застосування Python та технік Data Science до реального набору даних
-
Дослідження, очищення та попередня обробка даних
-
Основний аналіз та візуалізація
-
Презентація результатів та висновків
-
Що ви будете вміти після курсу
Розуміти основи програмування на Python: працювати зі змінними, типами даних, умовними операторами, циклами, функціями та створювати прості програми
Використовувати бібліотеку Pandas для маніпулювання та аналізу даних, щоб вибирати, фільтрувати, об'єднувати і групувати дані
Візуалізувати дані, використовуючи бібліотеки Matplotlib та Seaborn, щоб створювати різні види графіків. Працювати з реальними наборами даних та презентувати результати своїх досліджень
Мати основні знання про статистичний аналіз, включаючи показники центральної тенденції, розкид, гіпотези та кореляційний аналіз
Розуміти концепції машинного навчання (контрольоване та неконтрольоване), оцінювати моделі та робити прогнози
Працювати з реальними наборами даних та презентувати результати своїх досліджень
Як проходить навчання
-
Живі заняття
усі заняття на курсі проходять з викладачем у живому форматі, тому у вас буде можливість ставити всі питання одразу і отримувати відповідь
-
Сучасна LMS-система
ви назавжди отримаєте доступ до усіх матеріалів курсу і відеозаписів занять, тож у будь-який момент зможете повернутись і повторити матеріал
-
Підтримка ментора
постійний доступ до ментора, який допоможе вам розібратись в усіх питаннях, що виникли під час виконання домашнього завдання чи в роботі над проєктом
-
Система оцінки знань
на відміну від багатьох курсів, наша програма передбачає систему оцінювання знань студентів і рейтинг, який дозволяє оцифровувати досягнення студентів і ставити чіткі навчальні цілі
-
Допомога курс-координатора
для розв'язання будь-яких організаційних питань під час навчання data аналітики у вас буде підтримка власного курс-координатора
-
Робота над реальними проєктами
під час навчання data аналітики ви будете максимально практикувати отримані знання виконуючи проєкти в команді з іншими студентами курсу
Викладачі курсу
Іван Гомонець
BI Tech Lead в GROWE- BI Tech Lead в GROWE
- ex-Lead Data Analyst, NDA, iGaming
- Сумарний досвід 7+ років, з них 3+ роки на позиціях Tech/Team Lead, Mentor
- Розробка BI звітності для високонавантажених продуктів
- Технічна розробка і підтримка ETL процесів із використанням різних інструментів
- Нестандартні дослідження на даних за допомогою прогнозування, кластеризацій, сегментацій, тощо
- Менеджмент і менторинг команд аналітики
Сергій Алпатов
Head of Learning and Development, Elogic Commerce- Head of Learning and Development, Elogic Commerce
- Колишній розробник FinTech продуктів
- Викладач та коуч з більш ніж 10-річним досвідом роботи
- Автор курсів, тренінгів та навчальних програм та методологій навчання для ВНЗ
- Соціальний підприємець
- Має досвід інтеграцій AI, ML та систем керування процесами в Ecommerce
Калашник Сергій
Python for Data Science, Senior Data Analyst, Boosters- Senior Data Analyst, Boosters
- 5 років досвіду
- Володіє такими технологіями як python, sql (mysql, postgresql, vertica, bigquery), tableau, superset, gitlab, prefect, airflow, amplituda, jira
- Працював зі сферами Fintech, dating, edtech, AItech
Єлісєєв Олександр
Website Python Scraper- Website Python Scraper
- Досвід у сфері Python — 5 років, Frontend Developer — 2 роки
- Скрапінг різних сайтів і створення ботів у різних сферах, аналіз даних
- Володіє такими технологіями як HTML, CSS, JS, React, jQuery, PHP, MySQL, PostgreSQL, Python, BS4, Scrapy, request, Selenium, pandas, NumPy, csv, json, Git, Docker
Розпочни свій шлях вже зараз!
Реєструйся на консультацію та зроби перший крок назустріч новій професії. Наш менеджер допоможе тобі обрати напрямок навчання.
Залишились питання?
Записуйся на консультацію зараз, та отримай знижку на навчання при повній оплаті!
Вартість курсу Python for Data Science
- тривалість: 2 місяці
- кількість занять: 24
- вартість від: 14000
-
Розбивка платежу від компанії
-
Сертифікат
-
Розбивка платежу від компанії
-
Допомога координатора
-
Укладення договору
-
Покупка частинами від Monobank
-
Можливість призупинити навчання
-
Оплата одразу за весь курс зі знижкою
-
Без % розтермінування від ПриватБанк
Залишились питання?
Замов безоплатну консультацію, на якій ми розповімо тобі більш детально про умови навчання, відповімо на всі твої запитання і допоможемо обрати напрямок в IT, який підходить саме тобі!
Залиш свій номер телефону і наш карʼєрний консультант звʼяжеться з тобою протягом 15-ти хвилин в робочий час.
Часті питання
Курс підходить новачкам, які хочуть увійти в Data Science або опанувати Python для роботи з даними. Програма не потребує попереднього досвіду програмування. Матеріали пояснюються просто та доступно. Ідеально для студентів, аналітиків-початківців та тих, хто змінює професію.
Ти навчишся працювати з Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn та Scikit-learn. Усвоїш обробку, аналіз, чистку та візуалізацію даних. Зрозумієш базові ML-моделі та навчишся застосовувати їх на практиці. Ці навички є основою для Data Science і Data Analytics.
Так, курс формує базу, необхідну для стартових позицій на кшталт Junior Data Analyst або Python Trainee. Ти отримаєш портфоліо з фінальним проєктом на реальному кейсі. Career-команда DAN-IT допоможе покращити резюме та підготуватись до співбесід. Це суттєво підвищує шанси на працевлаштування.
Всі заняття проходять у live-онлайн форматі з викладачем. Якщо ти не можеш бути присутнім, уроки доступні у записі. Домашні завдання перевіряє ментор і дає детальні пояснення. Онлайн-формат дозволяє комфортно навчатися навіть працюючим студентам.
Так, акцент повністю на практичному навчанні. Ти будеш виконувати завдання з аналізу даних, створювати візуалізації та будувати моделі. Усі теми закріплюються реальними кейсами. Фінальний проєкт стане основою портфоліо.
Для старту достатньо базових шкільних знань. Викладач пояснює необхідні математичні концепції просто та доступно. Поглиблена математика не потрібна на рівні Python for Data Science. Усе, що потрібно — буде розглянуто під час курсу.
Так, це оптимальна точка входу. Курс дає фундамент для подальшого вивчення Machine Learning, глибокого аналізу даних та побудови моделей. Після завершення ти вже матимеш навички роботи з реальними датасетами.
Ти працюватимеш у Jupyter Notebook, Google Colab та локальному Python-середовищі. Використовуватимеш популярні бібліотеки Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn і Scikit-learn. Це стандарт індустрії для аналітиків та дата-сайентістів.
Так, усі навички орієнтовані на робочі задачі: звітність, аналітика, обробка даних, побудова графіків, прогнозування. Студенти після курсу впевнено роблять аналітичні дослідження. Це корисно як для IT, так і для бізнес-аналітики.
Достатньо мати ноутбук із стабільним інтернетом. Усі інструменти працюють онлайн, тому нічого складного встановлювати не потрібно. Студенти отримують детальні інструкції перед стартом. Базової техніки цілком достатньо для проходження курсу.
Опис курсу
Використання Python у Data Science значно впливає на багато сфер діяльності. Завдяки своїм бібліотекам, таким як Pandas, NumPy, Matplotlib та Scikit-learn, Python стала незамінним інструментом для розв’язання завдань зі збору, обробки та аналізу даних, а також для задач машинного навчання та штучного інтелекту.
Ця мова програмування також відома своєю великою спільнотою розробників, які постійно вносять нові розширення та розвивають інструменти, що допомагають у розв’язанні складних завдань науки про дані. Це робить Python важливим інструментом для всіх, хто працює з даними та бажає отримати цінні інсайти з великих обсягів інформації.
Однією з ключових переваг Python є легкість вивчення, особливо для тих, хто має обмежений або навіть жодного досвіду у програмуванні. Цей курс “Python для науки про дані” у Дніпрі спеціально розроблений для новачків, надаючи їм можливість здобути необхідні навички та знання для роботи з даними за допомогою Python.
Знання Python для Data Science стає все більш цінним, оскільки компанії й організації активно використовують дані для ухвалення важливих рішень. Компетентність у Python дозволяє аналізувати, візуалізувати та розуміти дані, що дає конкурентну перевагу на ринку праці.
Тому, якщо ви не маєте попереднього досвіду програмування та цікавитесь наукою про дані й хочете отримати практичні навички у використанні Python, щоб виконувати завдання з аналізу та візуалізації даних, тоді цей курс є незамінним інструментом у вашому навчанні та професійному розвитку. Запишіться на курс і розпочніть свій шлях до успішної кар’єри у сфері науки про дані вже сьогодні!
Цілі курсу:
- Побудувати міцну основу фундаментальних концепцій програмування на Python.
- Вивчити основні прийоми маніпулювання та аналізу даних з використанням бібліотек Python.
- Розвинути навички базового статистичного аналізу.
- Опанувати навички створення візуалізацій для дослідження даних.
- Отримати концептуальне розуміння машинного навчання.
Сумніваєтесь чи підійде вам сфера ІТ?
Записуйтесь на онлайн-зустріч та отримаєте особистий план розвитку в сфері ІТ
На Вас чекає:- консультація кар'єрного менеджера, щодо вибору напрямку розвитку в сфері ІТ
- знайомство з викладачами курсу
- зустріч з HR фахівцем
- відвідування пробних занять
- підбір програми навчання згідно вашого запиту та очікувань
- план розвитку в сфері ІТ