Python
для анализа данных

Создадите Telegram-бота, проект машинного обучения, а также поработаете с искусственным интеллектом. На практике освоите Python в контексте Data Science. Каждый урок будете получать мощный фидбэк от преподавателя.

Программа курса

Скидка -50% на второй курс!

При покупке любого курса - второй для себя или для друга со скидкой 50%!

О ПРОФЕССИИ РАЗРАБОТЧИК PYTHON ДЛЯ DATA SCIENCE ПО ДАННЫМ HEADHUNTER:

Python для Data Science –

специалист, который пишет код на языке программирования Python. Язык используется для машинного обучения, обработки больших данных и работы с искусственным интеллектом.

Обязанности:

• написание кода на языке Python;
• изучение, анализ, визуализация данных;
• программирование и тренировка модели машинного обучения;
• внедрение модели в существующую инфраструктуру;
• доработка модели;
• разработка отчетов и прогнозов.

4977

опубликованных вакансий

2 500$

средняя зарплата по России

2345

опубликованных резюме

Получите БЕСПЛАТНО видеозапись первого занятия предыдущей группы

Видео будет отправлено Вам в мессенджере WhatsApp

Получить видео

Выберите удобный пакет обучения

Онлайн

84 360 руб

42 356 руб

возможна Тинькофф рассрочка до 24 мес. без процентов

Осенние теплые скидки! -57% только до 10 октября! 🎁

Online обучение по zoom
Группы до 16 чел

Личный куратор
Проверка дом заданий
Видео-записи всех занятий
Подготовка к трудоустройству
Составление резюме
Сертификат

Данный пакет можно приобрести в рассрочку БЕЗ банка по 12 990 руб./мес.

Форма оплаты

Выберите вариант оплаты

100%

50%

1 мес

Кредит от банка

Бронь места: 2000 руб.

Очно

93 280 руб

47 064 руб

возможна Тинькофф рассрочка до 24 мес. без процентов

Осенние теплые скидки! -57% только до 10 октября! 🎁

Занятия в аудиториях в Кирове
Группы до 10 человек

Личный куратор
Проверка дом заданий
Видео-записи всех занятий
Подготовка к трудоустройству
Составление резюме
Сертификат

Данный пакет можно приобрести в рассрочку БЕЗ банка по 13 990 руб./мес.

Форма оплаты

Выберите вариант оплаты

100%

50%

1 мес

Кредит от банка

Бронь места: 2000 руб.

Видео-курс

74 680 руб

37 652 руб

возможна Тинькофф рассрочка до 24 мес. без процентов

Осенние теплые скидки! -57% только до 10 октября! 🎁

Видео-уроки 2 р в нед
Онлайн разбор практики раз в нед

Личный куратор
Проверка дом заданий
Видео-записи всех занятий
Подготовка к трудоустройству
Составление резюме
Сертификат

Данный пакет можно приобрести в рассрочку БЕЗ банка по 12 490 руб./мес.

Форма оплаты

Выберите вариант оплаты

100%

50%

1 мес

Кредит от банка

Бронь места: 2000 руб.

Программа курса

1 Модуль. Основы Python

1-й месяц

Длительность: 21 Ак. Час

По итогам модуля:

Занятие №1
Основные понятия программирования. Установка Python и IDLE. Стандартные математические операции. Переменные и объекты. Типы данных int, str, list. Метод append. Срезы строк и массивов, элементы объекта. Цикл for.
Занятие №2
Установка и разбор среды разработки Pycharm. Условные операторы if, elif, else. Применение условных операторов. Методы обработки условий and, or, not, in. Понятие отрезка range. Обратная индексация. Преобразование типов данных.
Занятие №3
Методы обработки циклов. Создание и использование массивов данных. Цикл while. Методы sum и sort.
Занятие №4
Понятие функции в программировании. Оператор создания функции def. Аргументы функции. Внутренняя структура функции. Метод возврата значения return.
Занятие №5
Среда разработки Jupyter Notebook. Отличительные особенности для Data Scientist'ов. Метод ввода значений Input.
Занятие №6
Операторы обработки циклов pass, continue, break. Методы определения типов данных isdigit, isalpha. Применение методов remove, pop, index для обработки массивов данных.
Занятие №7
Python Zen. Методы обработки строк split и join. Тип массивов данных set. Основное понятие словаря, методы dict. Обработка и хранение данных при помощи словарей.
Занятие №8
Более быстрая обработка условий. Применение методов ускорения разработки. lambda-функции. Методы получения данных min, max, sort. Разница между операторами == и is.

Знакомство с основами программирования на Python. Изучен ключевой синтаксис языка программирования.

2 Модуль. Основы Python + ООП

2-й месяц

Длительность: 21 Ак. Час

По итогам модуля:

Занятие №9
Распаковка массивов и строк. Методы функций args и kwargs. Менеджер пакетов pip. Импорт пакетов и модулей в код. Создание своего модуля.
Занятие №10
Система контроля версий Git. Дополнительные сервисы для разработки, google collab. Углубленное изучение функций. Рекурсивные функции.
Занятие №11
Обработка ошибок try/except. Функция open. Работа с файлами.
Занятие №12
Пространства имён. Global, local. Документирование функций. Замена функций и переменных в коде.
Занятие №13
Функция eval. Основы ООП. Понятие объекта, понятие класса. Атрибуты и методы класса. Понятие атрибута self.
Занятие №14
Распределение функций внутри кода. Переопределение методов и присваивание атрибутов. Полноценная работа с self. Работа с namespace. Методы hasattr, setattr, delattr.
Занятие №15
«Волшебные методы» Python-OOP. Создание объектов внутри метода.
Занятие №16
Создание проекта «Почта». Обработка и передача данных. Совместная работа.

Глубокое понимание основ и объектно-ориентированного программирования на Python.

3 Модуль. Data Science + Telegram-бот

3-й месяц

Длительность: 21 Ак. Час

По итогам модуля:

Занятие №17
Знакомство с основными модулями Data Science. Модуль Numpy. Модуль MatPlotLib. Модуль Pandas. Парсинг сайтов.
Занятие №18
Создание модулей из классов. Наследование классов. Множественное наследование.
Занятие №19
Миксирование классов. Метод Super(). Class.mro().
Занятие №20
Практическая работа по цепям Маркова.
Занятие №21
Знакомство с API. Подключение токена Telegram-бота.
Занятие №22
Обучение бота общению с пользователем. Функции и холдеры.
Занятие №23
Работа с файлами в чате: изображения, видео, аудио.
Занятие №24
Распределение сообщений. Рассылки. Равномерная нагрузка.

Приобретен навык работы с модулями, классами и методами Data Science. Изучены цепи Маркова. Разработан собственный Telegram-бот.

4 Модуль. Базы данных

4-й месяц

Длительность: 21 Ак. Час

По итогам модуля:

Занятие №25
Что такое SQL. Базы данных, таблицы. Понятие и суть СУБД. SQL и NoSQL решения. Серверная СУБД. Использование СУБД из Python, SQLite.
Занятие №26
Основы Pandas. Series. DataFrame. Вывод и фильтрация данных.
Занятие №27
Методы SQL. Select, Delete, Exists, Join. NoSQL базы данных. Совмещение SQLite и Pandas.
Занятие №28
Продолжение Pandas. Чтение csv-файлов. Построение графиков по данным. Нахождение аномалий и закономерностей. Изучение данных.
Занятие №29
Парсинг данных с сайтов. Библиотека BeautifulSoup, lxml. Занесение результатов в базу данных. Модуль time. Запуск файла в консоли, nohup, ssh. Хостинг, сервер, vps, vds, домен. PythonAnywhere, AWS, SpaceWeb, Beget
Занятие №30
Этапы Data Science проектов. Модели машинного обучения. Рекомендательные и предсказательные системы. Понятие искусственного интеллекта. Структура нейронных сетей, скрытый слой. Нейросеть и вероятностные ответы.
Занятие №31
Примеры нейронов. Модуль sklearn. Линейная регрессия. Обучение модели на данных. Обучение с учителем и без учителя. Тренировочные и тестовые векторы данных. Классификация, регрессия, кластеризация.
Занятие №32
Виды классификации. Бинарные представления данных. Табличные представления обучения нейросети. Информационная энтропия. Прирост информации. Дерево решений. Выбор проекта.

Приобретен навык работы с базами данных. Изучены основы работы с машинным обучением и искусственным интеллектом.

5 Модуль. Машинное обучение + Искусственный интеллект

5-й

Длительность: 21 Ак. Час

По итогам модуля:

Занятие №33
Тренировка на разбитых данных. Линейная регрессия с несколькими переменными. Обработка данных перед применением модели. Практика проекта.
Занятие №34
Применение регрессии на реальных данных. Тестовая и тренировочная разбивка данных. Логистическая регрессия. Обсуждение проекта.
Занятие №35
Предсказательная модель. Методы оценивания точности модели. Функции возрастания, оптимизация процессов. Построение модели сигмоиды.
Занятие №36
Математика для Data Science. Confusion matrix. Прогнозные и истинные значения.
Занятие №37
Представление текстовых данных, LabelEncoder. Модель обучения при помощи деревьев данных. Переобучение и недообучение модели. Искусственный интеллект в реальном применении.
Занятие №38
Перестановки и распределения данных. Случайные данные кластеризации. Random Forest. Обработка данных на выходе.
Занятие №39
Практика рекомендательных и предсказательных систем. Кластеризация и анализ неизвестных данных.
Занятие №40
Полная доработка проекта. Реальные проекты для машинного обучения. Построение модели искусственного интеллекта.

Освоен навык работы с машинным обучением и искусственным интеллектом. Создан проект для машинного обучения. Построена модель искусственного интеллекта.

Программа курса может быть изменена исходя из трендов it-индустрии.

Курс включает в себя:

Python

PyCharm

Jupyter Notebook

Git

SQL

Pandas

BeautifulSoup

Смотреть больше

Кому подойдёт этот курс:

Новичкам
Будущим Data Scientist
Начинающим
Программистам на других языках

Новичкам

Python – один из самых востребованных языков программирования. Изучив Python в контексте Data Science, вы сможете работать с базами данных, машинным обучением и искусственным интеллектом.

Будущим Data Scientist

Мечтаете работать с большими данными? Ждем на курсе! Во время обучения вы научитесь быстро и качественно собирать данные, анализировать и делать выводы.

Начинающим

Имея базовые знания, вы сможете упорядочить и углубить их на курсе. Кроме того, отработаете все навыки на практике и создадите классный проект для портфолио.

Программистам на других языках

Освойте неклассический язык программирования, чтобы занять вакантное место в крупной компании. После выпуска у вас будут огромные перспективы в Data Science и сфере Machine learning.

Что будете уметь при завершении курса?

Ваш финальный проект по завершению курса

Разрабатывать чат-ботов

Строить модели машинного обучения

Обрабатывать большие объемы данных

Программировать на языке Python

Работать с искусственным интеллектом

Ваши результаты

Александр Ильин

Data Scientist

Заработная плата - 120 000 руб/мес

8 917 552 03 33 it@avenue-pro.ru

Ключевые навыки

Программирование на Python + ОПП
Создание чат-ботов
Построение моделей машинного обучения
Работа в среде разработки PyCharm и Jupyter Notebook
SQL. Работа с базами данных
Библиотеки: Pandas, BeautifulSoup

Образование

Avenue. Москва
Курс «Python для анализа данных»‎
5 месяцев. (15.06.22 - 15.11.22)

Александр Ильин

Успешно завершил обучение по курсу:

«Python для анализа данных»‎

2020

Дата выдачи: 15 ноября 2022 года

www.it.avenue-pro.ru

Иванов Иван Директор школы

Колесник Дмитрий Преподаватель курса

Записаться на курс

Хотите пойти на IT-курсы в Кирове?

Оставляйте заявку и получите бесплатную
консультацию у нашего менеджера.

Консультация по курсу
Помощь в выборе направления
Дополнительные материалы для старта

Подарки к курсу

Привилегии студентам

Сертификат и его онлайн копия

Проявил себя и выжал максимум!

Скидка 15%

Каждому выпускнику Avenue скидка 15% на любой другой курс.

Чат 24/7

Общий чат и постоянная онлайн-поддержка от преподавателя.

Avenue Bar

Безлимит на божественный чай, ароматный кофе и воздушные печеньки.

Партнеры

Отправляем резюме лучших студентов рекрутерам ведущих ІТ-компаний в Москве.

Видео всех занятий

Мы ведем видеозаписи всех занятий для наших студентов.

Тренинг по трудоустройству

По окончанию курса опытный рекрутер расскажет вам как трудоустроиться в Москве.

Закрытая платформа

Студенты автоматически попадают в закрытую платформу нашей школы.

Видео курс

Avenue в Кирове

Мы не просто ІТ-школа, мы — ІТ-компания,
которая всегда ищет таланты!

Поэтому лучших выпускников
мы иногда забираем себе в команду

Потерянный урок

Пропустил занятие?

Не страшно, мы ведем видео-запись всех занятий, которые будут вам доступны в закрытой телеграм-группе вашего курса!

Наши выпускники в Кирове

Записаться на курс

Хотите пойти на IT-курсы в Кирове?

Оставляйте заявку и получите бесплатную
консультацию у нашего менеджера.

Консультация по курсу
Помощь в выборе направления
Дополнительные материалы для старта

Текст курса

Курсы Python в Кирове. Базы данных (Data Scientist)

Курсы Python в Кирове

Курс программирования на Python в Кирове – путь к освоению профессии с возможностью быстро найти высокооплачиваемую работу или получить новые знания. Язык Python отличается универсальностью, доступность и простотой кода, что делает его одним из лучших инструментов для разработчиков.

По данным GitHub он входит в ТОП-3 популярных языков, а специалистам Python всегда открыты двери на должность аналитика. После завершения курса вы будете решать любые задачи, связанные со сбором и анализом больших объемов информации.

Что дает обучение

Зная язык программирования Python, вы получаете мощный инструмент при решении задач любой сложности. Новые возможности:

1. Умение автоматизировать сложные процессы и освобождать время для других задач.

2. Получение автономности от разработчиков при работе с большими пакетами данных.

3. Способность быстро парсить интернет-ресурсы и видеть в них полезные данные.

4. Помощь в освоении перехода на Data Science.

5. Умение применять готовые решения для обработки «сырого» пакета данных.

6. Поиск взаимосвязей информации и ее интерпретация для улучшения данных бизнеса.

Кому подойдет курс

Обучение программированию на Python подходит ученикам с разным уровнем опыта. Курс Питон полезен, если вы:

• затрачиваете много времени на создание отчетности;

• ранее пробовали изучить Python, но неуспешно;

• постоянно выполняете однотипные задания в Excel, CRV или другими документами.

Если говорить о профессиях, знание программирования на Python будет полезно:

1. Аналитикам, ежедневно сталкивающимся с обработкой огромных массивов информации и сдающим сотни отчетов.

2. Маркетологам, собирающим и анализирующим сведения о конкурентах, клиентах и будущих партнерах.

3. Менеджерам, нуждающимся в быстром принятии решения на базе актуальной информации.

Требования к ученикам

Обучение языку программирования Python доступно всем желающим, а сам курс предназначен для людей с разным уровнем подготовки. Минимальные требования:

1. Знание основ программирования.

2. Наличие свободного времени для посещения занятий.

3. Желание изучить язык программирования Питон.

4. Намерение получить высокооплачиваемую работу и хорошую зарплату.

Чему вы научитесь на курсе программирования Python

Программа обучения построена таким образом, чтобы любой человек смог освоить профессию с нуля и сразу применять знания на практике. В состав курса входят:

1. Основы Python: анализ данных, работа с текстовыми данными, создание и применение функций.

2. Работа с большими объемами информации: визуализация данных, обработка таблиц, объединение сведений из разных источников.

3. Решение сложных задач: работа с форматами разных размеров, написание автоматических скриптов, обучение взаимодействию с базами данных.

4. Сбор информации из Интернета: умение парсить страницы в Сети, профили пользователей ВК и т.д.

5. Обучение дополнительным возможностям: работа с ошибками, обновление кодов.

Как проходит курс

Освоение программирования на Python проходит онлайн или в лекционных залах. После обучения теории студенты применяют навыки на практике. Для закрепления материала доступно общение с преподавателями, которые всегда подскажут и направят знания в нужное русло.

После завершения курса вы будете понимать язык программирования Python и сможете его применять на практике. Вы научитесь строить системы машинного обучения, использовать инструменты Data Science и решать другие задачи.

Наши преимущества

Школа Avenue – ваш путеводитель на пути к новым знаниям и освоению профессии. Наши плюсы:

1. Обучение в онлайн и офлайн режиме.

2. Помощь в составлении портфолио и поиске работы.

3. Привлечение к обучению практиков.

4. Удобная оплата с возможностью рассрочки.

5. Скидки за приведенных клиентов.

6. Уютная обстановка.

7. Гарантия получения необходимых знаний.

Со школой Avenue освоение языка программирования Python – реальная задача, открывающая пути для получения престижной работы и высокой заработной платы.