Внимание! Официальное сообщение!

В настоящий момент учебный центр в вашем городе не работает, но у нас есть курсы онлайн

ОНЛАЙН КУРСЫ

Если вы заинтересованы в открытии школы по франшизе, то свяжитесь с нами

Подробнее о франшизе

Главная / Школа программирования и аналитики / Курсы Python для аналитиков

Живое общение онлайн

Курсы Python для аналитиков в Бишкеке

Начните обрабатывать большие объемы данных, автоматизировать интернет-аналитику и визуализировать данные для отчетов. Избавитесь от рутинных задач и увеличите скорость обработки данных минимум в 2 раза

-40%

53200 с

31900 с

скидка до 21 Ноября

Оставить заявку

Программа обучения

недель
на курс

занятия
в неделю

практических
занятий

каждое
по 2 часа часа

Старт

в любой день, присоединяйтесь

Гибкий
график

возможность выбирать
удобное расписание занятий

Блоки курса

Знакомство с синтаксисом Python и условными операторами

содержание и инструменты

Изучите

1.
Установка и интерфейс Jupyter Notebook
2.
Базовые конструкции и типы переменных в Python
3.
Типы данных
4.
Операции с числами и строками
5.
Переменные

Освоите

Jupyter Notebook

Python

Типы данных

Типы переменных

На практике

• Изучим функционал интерфейса Jupyter Notebook.
• Отработаем простейшие функции на задачах, научимся выполнять операции и отличать типы данных.

Преподаватель оценит результат выполнения задания и подробно разберет его с вами.

Синтаксис Python. Продолжение: Циклы, операторы, модули

содержание и инструменты

Изучите

1.
Логические операции и операции сравнения
2.
Условия IF, ELSE, ELIF
3.
Блоки и отступы
4.
Циклы WHILE, FOR IN
5.
Структуры данных: списки, словари и кортежи
6.
Функции Python: def
7.
Модули TIME and DATETIME

Освоите

Циклы

Словари и списки

Дата и время

Разработка функции

На практике

• Отработаем новые операции и циклы на задачах, научимся интегрировать полученные знания в работу.
• Рассмотрим, что можно внедрить в собственную работу и как автоматизировать рутинные задачи.

Преподаватель оценит результат выполнения задания и подробно разберет его с вами.

Программная библиотека Pandas

содержание и инструменты

Изучите

1.
Назначение и принципы работы с программной библиотекой Pandas
2.
Интерфейс: необходимый функционал
3.
Модули Pandas, NumPy, Matplotlib
4.
Структуры данных
5.
Создание Dataframe и Series
6.
Фильтрация данных запросами QUERY

Освоите

Pandas

NumPy

Matplotlib

Dataframe

На практике

• Изучим функционал Pandas на простых примерах с помощью Python.
• Создадим Dataframe вручную и загрузим данных из файлов CSV, XLSX.
• Загрузим HTML-страницу в датафрейм.

Преподаватель оценит результат выполнения задания и подробно разберет его с вами.

Pandas. Продолжение: расчет метрик, индексы, сводные таблицы

содержание и инструменты

Изучите

1.
Расчет базовых метрик
2.
Сортировка данных
3.
Добавление столбцов
4.
Работа с индексом: reset_index(), reindex(), вложенные индексы
5.
Группировка данных
6.
Объединение нескольких Dataframe
7.
Визуализация Matplotlib

Освоите

Метрики

Индексы

Сводные таблицы

Группировка данных

На практике

• Будем работать с загруженным CSV-файлом, научимся считать метрики, объединять таблицы и познакомимся с индексами на примерах.
• Дополнительно попрактикуемся с датой и временем.

Преподаватель оценит результат выполнения задания и подробно разберет его с вами.

Selenium WebDriver

содержание и инструменты

Изучите

1.
Импорт модуля, скачивание файла драйвера
2.
Инициализация драйвера и загрузка страницы
3.
Плюсы и минусы работы с Selenium. Альтернативы
4.
Поиск элементов сайта при помощи CSS-селекторов, классов и id
5.
Взаимодействие с элементами сайта
6.
Получение информации с элементов сайта

Освоите

Selenium WebDriver

Установка драйверов

CSS-селекторы

Элементы сайта

На практике

• Установим Selenium WebDriver и разберемся, для чего он нужен аналитику в работе.
• Будем заполнять данные сайта: sendkeys и клики на кнопки.

Преподаватель оценит результат выполнения задания и подробно разберет его с вами.

API — работа с программным интерфейсом приложения

содержание и инструменты

Изучите

1.
Для чего аналитику работа с API
2.
Как получить API для работы с Google.Analytics и Яндекс.Метрикой
3.
Как пройти аутентификацию
4.
Как интерпретировать данные
5.
Автоматизация

Освоите

API

Модуль Requests

Dataframe

Автоматизация

На практике

• Изучим модуль Requests и методы get и post.
• Решим задачу по выводу данных и их размещению в dataframe.
• Научимся работать с API VK и выгрузим статистику из группы.

Преподаватель оценит результат выполнения задания и подробно разберет его с вами.

Визуализация данных

содержание и инструменты

Изучите

1.
Графические функции для создания простейших графиков
2.
Визуализация аналитических данных
3.
Презентация выводов
4.
Выбор способа представления данных
5.
Типы графиков: гистограммы, линейные графики

Освоите

Графические функции Pandas

Matplotlib

Seaborn

Plotly

На практике

• Потренируемся создавать графические функции с помощью Pandas и создадим несколько видов графиков в зависимости от удобства представления информации.

Преподаватель оценит результат выполнения задания и подробно разберет его с вами.

Импорт таблиц из PDF

содержание и инструменты

Изучите

1.
Импорт модулей Glob и Tabula
2.
Как получить список всех pdf файлов с помощью python
3.
Как работать с конкретной таблицей из pdf-документа
4.
Исправление ошибок и корректировка таблицы
5.
Объединение dataframes
6.
Библиотека Camelot — способ извлечения таблиц

Освоите

Glob

Tabula

Импорт

Camelot

На практике

• Научимся выгружать список всех pdf-файлов на компьютере, чтобы в дальнейшем работать с конкретным файлом и таблицей.
• Будем учиться читать pdf-файл и при необходимости редактировать его под наши запросы. Запишем файл в .csv-формат.

Преподаватель оценит результат выполнения задания и подробно разберет его с вами.

Система контроля версий Git

содержание и инструменты

Изучите

1.
Что такое Git и для чего он создан
2.
Преимущества Git
3.
Сервис онлайн-хостинга репозиториев GitHub
4.
Интерфейс GitHub и базовый функционал
5.
Полезные инструменты в работе

Освоите

Git

GitHub

Pull Request

Полезные инструменты

На практике

• Установим GitHub, разберем его интерфейс.
• Создадим свой репозиторий, загрузим тестовый код. На его примере будем учиться делать коммиты, сравнивать и откатывать версии.

Преподаватель оценит результат выполнения задания и подробно разберет его с вами.

Подведение итогов

содержание и инструменты

Изучите

1.
6 правил хорошего кода
2.
Какие soft-skills необходимы аналитику в работе
3.
Рекомендации, как выстраивать свой будущий путь профессионала
4.
Ответы на заранее подготовленные вопросы

Освоите

Python

Инструменты аналитика

Soft-skills

Перспективы

На практике

• Подведем итоги курса вместе с преподавателем.

Преподаватель оценит результат выполнения задания и подробно разберет его с вами.

Обучение для разных целей

В зависимости от ваших целей вы можете подобрать для себя оптимальный курс обучения. Если вы хотите получить максимальное количество знаний, практики и портфолио - выбирайте обучение профессии.

Базовый

Курсы Python для аналитиков

Программа с акцентом на практическое применение знаний и быстрый результат, за короткий срок вы углубитесь в тему и повысите свою квалификацию

10 занятий

15 часов обучения

5 недель продолжительность обучения

Сертификат о прохождении курса

Записаться

Продвинутый

Обучение профессии “Профессия Аналитик данных“

Полная программа обучения для глубокого погружения в выбранную сферу, предоставляет возможность освоить комплексные знания и навыки. Это идеальный выбор для тех, кто нацелен на долгосрочное развитие

33 занятия

50 часов обучения

17 недель продолжительность обучения

4 курса в составе программы

Диплом специалиста

На страницу профессии

Как проходит обучение

Учитесь онлайн
где угодно

«Живое» онлайн общение с преподавателями и наставниками

Доступ к курсу на 3 месяца: интерактивные задания, вебинары и записи занятий

Гибкий график обучения, который вы подбираете сами под себя

Отсутствие дополнительных расходов на транспорт

Возможность совмещать обучение с работой, путешествиями и параллельным обучением

Выберите группу обучения на “Курсы Python для аналитиков” в городе Бишкек

Дата старта/
начало первого урока

Дни/время
проведения

Длительность/
форма обучения

16.12.2024

Осталось 2 места

17:00

Пн, Ср, Пт

Онлайн курс с поддержкой

5 недель

Записаться

Дата старта/начало первого урока

16.12.2024 / 17:00

Осталось 2 места

Дни/время проведения

утро

Пн, Ср, Пт

Длительность/форма обучения

Онлайн курс с поддержкой

5 недель

Записаться

Не подходит расписание?

У нас есть другие группы обучения по этому курсу, если вам не подходит расписание, то оставьте заявку и мы поможем вам подобрать формат обучения

Оставить заявку

26.07.2022, 19:00

Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с вами для подтверждения записи

Хочешь узнать подробнее про обучение?

Переходи в удобный для тебя мессенджер и получи важную информацию про программу и процесс обучения

Перейти в Telegram

Перейти в ВК

Затраты на курс
окупятся мигом

Cредние расценки в нише

стажер

60000 ₽

middle-аналитик данных

100000 ₽

senior-аналитик данных

190000 ₽

Наставники курса

Наставники курса – практикующие специалисты, которые будут помогать вам на каждом этапе от теории до практических заданий и проконсультируют при подготовке к созданию личного проекта.

Более 1000 специалистов-практиков,
которые помогут вам начать карьеру

4,7

4,5

4,4

По техническим причинам рейтинг на сайте обновляется раз в квартал. Последнее обновление было 28 октября 2024

Подтверждениеваших знаний

После окончания курса вы получаете Персональный сертификат

Подробнее о документах

Персональный сертификат

По итогам обучения на курсе вы получаете электронный персональный сертификат.

Проверить
сертификат →

Диплом

Диплом выдается при прохождении комплексной программы обучения. Для получения диплома студенту необходимо пройти все занятия в программе без пропусков.