Календарь 1,5 месяца
звезда 4.8 Сравни.Ру | Рекомендовано РБК

Основы Python для аналитиков: сформируйте навык работы с данными

Обучение основам Python для анализа данных
Подойдет продактам, маркетологам и аналитикам
Для тех, кто хочет добавить Python в рабочий стек
Купить курс
star01

Ваше резюме после курса

Вы будете уметь:

  • Владеть инструментами в Python-стеке: Jupyter Notebook, Pip, интерпретатор Python
  • Программировать на Python: работать с переменными, строками, условиями и циклами
  • Создавать, фильтровать и сортировать списки
  • Применять функции для работы с листами и словарями
  • Управлять зависимостями: работать с requirements.txt и виртуальными окружениями
  • Решать задачи с использованием алгоритмов: бинарный поиск, массивы, стеки и очереди
  • Обрабатывать ошибки: вызывать, предотвращать и обрабатывать исключения
  • Выполнять анализ данных: использовать Pandas для обработки и группировки данных
  • Визуализировать данные с помощью Matplotlib и Seaborn
  • Готовить аналитические отчёты в Jupyter Notebook

Инструменты

Интерпретатор PythonИнтерпретатор Python
Jupyter NotebookJupyter Notebook
PipPip
Requirements.txtRequirements.txt
PandasPandas
MatplotlibMatplotlib
SeabornSeaborn
и другие
star02

Программа

Сначала — фундамент из знаний, потом — инструменты, далее — задачи. Вы двигаетесь по модулям в размеренном темпе, без лишней теории и с возможностью углубиться, если нужно.
Ступень 1Основы Python для аналитиковplus
Блок 1Введение в Pythonarrow-down

Разберетесь с базовыми программами для работы с Python, запуском кода и сделаете свои первые шаги в Jupyter Notebook.

• “Hello world” программа
• Создание Telegram-бота и отправка сообщения
• Верное использование переменных
• Установка Python и Jupyter Notebook

Блок 2Практическая работа №1arrow-down

Закрепите основы: работа с простой программой и исправление ошибок.

• Написание программы “Hello world”
• Исправление ошибок в коде
 

Блок 3Переменные и типы данных. Условные операторыarrow-down

Научитесь работать с переменными, типами данных и условиями.

• Переменные и типы данных
• if-else
• match-case
• Решение квадратного уравнения
 

Блок 4Строки, условия и циклыarrow-down

Освоите работу со строками, условиями и циклами для решения задач.

• Строки, условия, циклы
• Решение математической каптчи
• Тестирование пользователя по материалу
 

Блок 5Списки и словари в Pythonarrow-down

Научитесь создавать, фильтровать и сортировать списки, работать со словарями.

• Списки: создание, фильтрация, сортировка
• Функции range(), sum(), len(), list.append(), list.sort()
• Работа со словарями
• Цикл for, индексация, оператор in

Блок 6Практическая работа №2arrow-down

Отработаете навыки работы со списками и словарями.

• Создание, фильтрация и сортировка списков

 

Блок 7Функцииarrow-down

Разберетесь с функциями и лямбда-выражениями.

• Создание и вызов функций
• Лямбда-функции
• Функция для хранения списка покупок
 

Блок 8Практическая работа №3arrow-down

Закрепите работу с функциями на практике.

• Вычисление площади прямоугольника
• Проверка четности числа
• Использование глобальных переменных
• Lambda-функции для вычисления скидки
• Программа с выбором математических операций

Блок 9Проект: разработка чат-бота на Pythonarrow-down

Создадите собственного чат-бота и добавите в него полезный функционал.

• Первые взаимодействия с ботом
• Обработка нескольких сообщений
• Хранение и поиск ответов
• Выполнение математических операций
• Работа с файлами
• Расширение функционала чат-бота
 

Блок 10Библиотекиarrow-down

Научитесь использовать сторонние библиотеки Python для анализа данных.

• Установка библиотек
• Работа с Pandas для прикладных задач
• Решение аналитических задач

Блок 11Структуры данных в Pythonarrow-down

Поймете, как устроены базовые структуры данных и как их применять.

• Линейные структуры данных
• Массивы, стеки и очереди
• Хеш-таблицы и хеш-функции
• Бинарный поиск
 

Блок 12Практическая работа №4arrow-down

Закрепите работу со структурами данных на практике.

• Реализация стека и очереди
• Хеш-таблица
• Бинарный поиск

Блок 13Ошибки и исключения в Pythonarrow-down

Разберетесь с обработкой ошибок и исключений.

• Принцип работы исключений
• Traceback и причины ошибок
• Классы исключений
• try-except, finally
• Вызов и обработка исключений
• Пользовательские исключения
 

Блок 14Практическая работа №5arrow-down

Закрепите навыки работы с ошибками на практике.

• Обработка пользовательского ввода
• Создание пользовательских исключений
• Обработка ошибок файлового ввода-вывода

Блок 15Аналитический проект на Pythonarrow-down

Выполните полноценный проект по исследовательскому анализу данных на практике.

• Использование Pandas для описания данных
• Группировки и аналитика
• Визуализация с Matplotlib и Seaborn
• Отчет в Jupyter Notebook
• Описательный анализ признаков
 

star03

Преподаватели

Иван Милохин

Quantitative Analyst, Barclays Investment Bank (London, UK)

Иван Громов

Старший разработчик, NDA

Артем Верхоглядов

Team Lead, Pinely

Никита Соболев

CTO, wemake.services

star04

Купите курс со скидкой 50%

Полная стоимость обучения
19 900 ₽39 800 ₽−50%
4 975 ₽ x 4 платежа
Разделите покупку на 4 платежа по 4 975 ₽
стрелкаОбучение в любое время в онлайн-формате
стрелкаПолучите сертификат о прохождении курса
стрелка35+ часов теории и практики на кейсах реальных компаний
ProductStar — это школа актуального образования от РБК
1

Курсы обновляются вместе с индустрией

2

Знания, которые нужны здесь и сейчас

3

Без теории ради теории

4

Без устаревших подходов

5

С активным сообществом специалистов и каналом актуальных вакансий

star06

Часто задаваемые вопросы

Если у вас остались вопросы об онлайн-курсе «Основы Python для аналитиков», вы можете оставить заявку и наш гид поможет вам разобраться.
Рассматривается ли интеграция Python с SQL для извлечения и обработки данных из баз?

Да, вы увидите, как с помощью Python можно извлекать данные из баз, фильтровать их и сразу анализировать, не прибегая к сложным SQL-запросам. 

Предусмотрено ли обучение работе с данными в различных форматах, таких как CSV, Excel и JSON?

Да. Курс сосредоточен на Python и ключевых инструментах для анализа: вы будете работать с таблицами и файлами, которые удобно обрабатывать в Pandas, и учиться строить визуализации и отчеты прямо в Jupyter Notebook.

Какие рекомендации дает курс для интеграции Python в существующие аналитические процессы и инструменты?

Вы поймете, как использовать Python для автоматизации рутинных задач, анализа данных и визуализации, и сможете спокойно вписать это в свои ежедневные процессы.

Нужно ли аналитику знать Python? Какие задачи могут решать аналитики с помощью Python?

Базовые знания языка сильно упрощают обработку данных. С помощью Python можно быстро готовить таблицы, строить графики, фильтровать и группировать данные, автоматизировать рутинные задачи и проверять гипотезы на основе реальных цифр. При этом аналитику не обязательно быть суперпрограммистом, чтобы работать с Python.