Основы анализа данных и Python

Категория обучения:
Длительность курса:
10 часов
Формат курса:
Онлайн-занятия , Обратная связь кураторов , Персональные консультации
Есть рассрочка платежа:
Да
Поделиться с друзьями:
Особенности курса:
Поможем разобраться в основах, познакомиться с Python и понять, подходит ли вам аналитика данных
Для кого подойдет курс:
  • У вас нет опыта, но есть желание попробовать себя В анализе данных
  • Вы уже работаете в другой сфере и планируете сменить профессию
  • Вы хотите структурированно познакомиться с основами анализа
  • Вы никогда не использовали Python и хотите попробовать
Описание курса:
  • Изучите ключевые этапы анализа данных
  • Освоите основы языка программирования Python
  • Решите 4 задачи по работе с данными из разных областей
  • Научитесь читать графики и строить первые гипотезы
  • Узнаете, чем занимается аналитик данных и специалист науке о данных
  • Сможете понять, подходит ли вам сфера анализа данных

Что вы получите:

  • Узнаете основные концепции анализа данных
  • Поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты науки о данных
  • Изучите основы Python и библиотеки pandas, научитесь строить графики и трактовать их
  • Решите 4 примера по работе с данными из разных областей
Онлайн-школа
Яндекс Практикум — это платформа онлайн-обучения для анализа данных и веб-разработки. Проект регулярно предлагает список курсов по обучению специалистов в области IТ. Гиды платформы — опытные сотрудники Яндекса. Все студенты получат сертификат по окончании курса и сдачи итогового проекта.
0.0
0.0
0.0
0.0
—
Нет отзывов. Напишите отзыв первым!
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Также рекомендуем посмотреть курсы
Хотите освоить новую профессию? Выберите наиболее подходящие для вас курсы, прочитав реальные отзывы!
Есть рассрочка платежа:
Да
Освойте профессию Аналитика данных с нуля или прокачайте навыки. Онлайн-обучение аналитика данных поможет вам расти в сфере анализа данных и строить карьеру в одной из самых востребованных областей
По ходу всего курса мы будем закреплять теорию на практике, чтобы вы привыкли к синтаксису и смогли погрузиться в язык.
Есть рассрочка платежа:
Да
Помощь в трудоустройстве:
Да
Гарантируем трудоустройство, будем рядом на каждом этапе. 3 сильных проекта в портфолио к концу обучения. Ваши наставники — опытные действующие аналитики.
Есть рассрочка платежа:
Да
Помощь в трудоустройстве:
Да
Освойте самую востребованную профессию в анализе данных.
Есть рассрочка платежа:
Да
Курс познакомит вас с основными библиотеками для Deep Learning (глубокое обучение), такими как TensorFlow, Keras и другими.
Есть рассрочка платежа:
Да
Узнайте, как обучают глубокие нейросети. Освойте базовые и продвинутые инструменты глубинного обучения. После курса начните карьеру в перспективной сфере глубокого обучения (Deep Learning)

Python-аналитик – это молодая профессия, востребованная на IT-рынке. Это специалист, выполняющий сбор и обработку информации с помощью алгоритмов на языке программирования Python, благодаря которым он выявляет закономерности и трансформирует все собранные данные в наглядные графики. Как правило, Python-аналитик требуется в компаниях, где есть большие объемы данных, которые невозможно проанализировать без соответствующего программного обеспечения.

В обязанности python-аналитика входит:

  • работа с Pandas, NumPy, Seaborn;
  • использование методовов статистического и математического анализа;
  • автоматизация обработки данных и их перепроверка;
  • тестирование написанных алгоритмов;
  • использование аналитических библиотек.

Кроме сугубо технических навыков, Python-аналитику потребуется навык проведения презентаций с отчетами о проделанной работе. Обучиться этому можно или самостоятельно, или на курсах. Специальность новая, поэтому ВУЗы в России подготовку таких специалистов пока что не осуществляют, но высшее образование в информационных технологиях будет плюсом.

Аналитик данных – это эксперт, работающий с данными: он проводит их сбор, обработку, изучение и интерпретацию. Благодаря этому он может выдвигать гипотезы для принятия решений, которые помогут эффективнее достичь поставленных целей в бизнесе, менеджменте и даже научных исследованиях. Профессия подходит тем, кто привык и умеет работать с большим количеством информации и может ориентироваться в нем.

Также аналитик-данных должен уметь:

  • понимать бизнес-процессы;
  • производить стратегическое планирование;
  • понимать различные языки программирования;
  • разбираться в продуктах и услугах, предоставляемых компанией заказчика;
  • анализировать данные о поведении целевой аудитории;
  • прогнозировать изменения финансовых показателей.

Аналитику данных пригодятся основные знания математической статистики, уверенное знание Excel, Google Таблиц, Google Analytics и Яндекс. Метрики. Эти программы помогут упростить и систематизировать работу, а значит – повысить личную производительность.