📣 Практичний курс мови Пайтон для Data Science

Курси Python for Data Science в Одесі онлайн – навчання з нуля

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

Сергій Алпатов

Head of Learning and Development, Elogic Commerce

Калашник Сергій

Python for Data Science, Senior Data Analyst, Boosters

Єлісєєв Олександр

Website Python Scraper

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!

Реєструючись, ви погоджуєтесь з політикою конфіденційності

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

Кому підійдуть курси Python в Одесі?

Курс створений для новачків, які хочуть увійти в Data Science або освоїти Python як першу мову програмування. Не потрібно мати попередній технічний досвід — програма структурована від основ до роботи з даними. Курс підходить студентам, дорослим, тим, хто змінює професію чи хоче стартувати у сфері аналізу даних. Навчальний процес доступний навіть для тих, хто ніколи не програмував.

Що входить до програми Python for Data Science?

Програма охоплює Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn та базові алгоритми у Scikit-learn. Студенти вчаться працювати з таблицями, очищувати дані, будувати графіки та робити аналітичні висновки. Також розглядаються основи машинного навчання. Усі навички закріплюються практичними завданнями та фінальним проєктом.

Чи допоможе курс знайти роботу Python-спеціалістом в Одесі?

Так, курс дає необхідну базу для стартових ролей Junior Data Analyst, Python Trainee або Data Science Intern. Завдяки фінальному проєкту ти сформуєш портфоліо, яке можна показувати роботодавцям. Career-команда допоможе з резюме, LinkedIn та підготовкою до співбесід. Онлайн-формат дозволяє вчитися та шукати роботу паралельно.

Чи потрібні знання математики для Data Science?

Для початку достатньо базового шкільного рівня. Усі математичні концепції, що зустрічаються в Data Science, викладачі пояснюють простою мовою. Складна вища математика на стартовому етапі не потрібна. Ти зможеш опанувати матеріал без додаткової підготовки.

Скільки практики передбачено на курсі?

Велика частина навчання — це практичні вправи та робота з реальними наборами даних. Щоразу після заняття ти отримуєш домашні завдання з детальним розбором. Регулярні практичні сесії допоможуть швидко набратися впевненості у використанні Python. Фінальний проєкт демонструє твій реальний рівень.

У якому форматі проходить навчання?

Навчання проходить у live-онлайн форматі з викладачем. Записи лекцій доступні в особистому кабінеті. Ти зможеш ставити питання, отримувати фідбек та користуватися підтримкою менторів у чаті. Онлайн-формат дозволяє навчатись з будь-якої точки світу.

Так, якщо приділяти достатньо часу практиці. Програма спеціально розроблена для інтенсивного занурення у Python та Data Science. Вона містить логічну структуру, яка веде від простих тем до аналітики та ML. Ментори допомагають розібратися навіть зі складними задачами.

Домашні завдання будуть для того, щоб ви могли закріпіти пройдений матеріал на практиці. Кожне завдання переглядатиме викладач та надаватиме фідбек.
Результати виконаних домашніх завдань визначають рейтинг студентів у групі. Якщо завдання виконуються вчасно, жодних проблем не виникає.

Чи потрібен потужний ноутбук для навчання?

Ні, достатньо стандартного ноутбука. Багато практичних завдань виконуються у Google Colab, де обчислення проходять на сервері. Для локальної роботи також надається проста інструкція з налаштування Python. Головне — стабільний інтернет.

Чи будуть реальні кейси у програмі навчання?

Так, студенти працюють з реальними датасетами та практичними бізнес-завданнями. Ти зможеш досліджувати дані, будувати графіки та створювати базові моделі. Фінальний проєкт повністю імітує типову робочу задачу в Data Science.

Чи є підтримка після закінчення курсу?

Так, студенти отримують доступ до записів, додаткових матеріалів та кар’єрних консультацій. Експерти з кар’єрного центру допомагають скласти сильне резюме та підготуватися до співбесід. Також можна звертатися до менторів за технічними порадами. Підтримка триває навіть після завершення програми.

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” в Одесі 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

З нами ви побудуєте свою успішну кар'єру в ІТ!

Записатись на зустріч

Реєструючись, ви погоджуєтесь з політикою конфіденційності

Курси Python for Data Science в Одесі онлайн – навчання з нуля

Програма курсу

Вступ до програмування та основи Python

Робота з даними в Python

Маніпуляція даними з використанням Pandas

Дослідження та візуалізація даних

Статистичний аналіз з використанням Python

Вступ до машинного навчання

Вступ до Scikit-learn

Фінальний проєкт

Що ви будете вміти після курсу

Як проходить навчання

Живі заняття

Сучасна LMS-система

Підтримка ментора

Система оцінки знань

Допомога курс-координатора

Робота над реальними проєктами