Основы Python с 0

Чему вы научитесь:

Основы Python

• Разберемся в синтаксисе, используем разные типы данных, работаем с текстовой информацией, создаем и применяем функции

Работа с большими данными

• Используем готовые функции библиотеки Pandas, объединяем данные из разных источников, визуализируем данные

Работа с продвинутыми кейсами

• Используем библиотеку NumPy, работаем с файлами разных форматов, пишем автоматические скрипты, работаем с базами данных

Работа с данными из интернета

• Парсим веб-страницы, парсим общедоступные профили пользователей Вконтакте,

работаем с открытыми API сервисами

Как проходит обучение:

Изучаете тему

• В курсе — полезные видеоуроки

Выполняете домашнее задание

• В том темпе, в котором вам удобно

Общаетесь с наставником

• Закрепляете знания и исправляете ошибки

Защищаете дипломный проект

• И дополняете им свое портфолио

Программа курса:

Урок 1: "Введение в Python"

• Синтаксис
• Форматирование строк, следования, ветвления и циклы
• Создание и применение функций

Урок 2: "Типы данных, функции, классы, ошибки"

• Списки, множества, кортежи, словари
• Тернарный оператора и оператора is
• Трюки для повышения лаконичности кода

Урок 3: "Строки, условия, циклы"

• Строки, числа, логический типы
• Разбор кейсов быстрой проверки гипотез
• Основные ошибки при работе с пользователями

Урок 4: "Списки и словари в Python"

• Понятие списков и словарей в Python
• Работа со списками
• Разбор типовых ошибок и практика

Урок 5: "Пакеты, файлы, Pandas - начало"

• Библиотека Pandas
• Подключение и настройка библиотеки
• Решение типовых задач

Урок 6: "Pandas: продолжение"

• Применение Pandas в аналитических задачах
• Расширенные опции Pandas
• Практика и разбор кейсов

Урок 7: "Визуализация данных"

• Работаем с графиками:
• Matplotlib – базовые графики
• Seaborn – красивые графики
• Plotly – интерактивные графики

Урок 8: "Работа с базами данных"

• db-api интерфейс к базам данных
• sqlalchemy
• Cтатистика

Урок 9: "Многопоточность"

• Многопоточность, что это такое и как работает?
• Multiprocessing
• Subprocess и Asyncio

Урок 10: "Веб-сервер flask и контроль версий GIt"

• Git
• Flask

Урок 11: "Итоговый проект"

Навыки после обучения:

Power BI

• Продвинутая работа с инструментом Power BI для анализа данных

Tableau

• Навыки работы с инструментом Tableau для визуализации больших данных

Конкурентный анализ

• Работа с инструментами SEMRush, Similarweb, Яндекс.Радар

Machine Learning

• Применение библиотек Python для решения ML-задач и проектов

BigData

• Опыт работы над типовыми проектами обработки BigData

Мат.статистика

• Хороший уровень понимание базы мат.статистики, необходимый для работы с данными

Аналитика воронки продаж

• Навык построение сковзной аналитики воронки продаж

A/B-тестирование

• Проведение и обсчёт A/B-тестов с корректной стат.значимостью

SQL

• Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов

Python

• Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python

Визуализация данных

• Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Sheets и Google Data Studio

Презентация данных

• Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных