Python для анализа данных

Python для анализа данных: старт в мир аналитики 

Овладейте мощным инструментом для обработки информации и анализа данных всего за три месяца. Программа рассчитана на тех, кто хочет уверенно войти в сферу Data Analytics, начиная с азов Python и заканчивая первыми проектами в портфолио.

• Погрузитесь в язык Python и научитесь применять его для работы с данными;
• Освоите базовые концепции машинного обучения и научитесь распознавать закономерности в данных;
• Пройдёте практику на симуляторе, отточив теорию на реальных задачах;
• Выполните проект и пополните своё портфолио реальным кейсом;
• Станете частью профессионального сообщества будущих аналитиков;
• Учитесь в удобном темпе и с гибким расписанием, сохраняя сроки выполнения заданий.

Для кого подойдёт эта программа

• Новичкам в аналитике: если вы только начинаете путь в анализ данных, курс даст фундаментальные знания по Python и ключевым библиотекам обработки информации.
• Студентам тех- и экономнаправлений: систематизируете понимание Python и подготовитесь к карьере в аналитике, машинном обучении и Data Science.
• Специалистам из смежных областей: маркетологам, исследователям, разработчикам, бизнес-аналитикам и финансистам — научитесь извлекать ценную информацию из больших массивов данных и автоматизировать рутину.

Чему вы научитесь за 12 недель

• Собирать, очищать и анализировать данные различной сложности;
• Визуализировать данные и представлять результаты в понятной форме с помощью Python;
• Работать с популярными инструментами: Pandas, NumPy, Plotly, Seaborn, Matplotlib и другими;
• Проводить A/B-тесты и использовать методы статистического анализа;
• Понимать принципы машинного обучения и применять базовые алгоритмы в реальных задачах.

Технологии и библиотеки, которые вы освоите

• Jupyter Notebook — интерактивная среда для анализа и визуализации;
• Pandas — работа с таблицами и структурированными данными;
• NumPy — операции с массивами и числовыми данными;
• Plotly, Matplotlib, Seaborn — инструменты визуализации и построения графиков;
• A/B-тестирование — проверка гипотез и принятие решений на основе данных;
• Scikit-Learn — базовые алгоритмы машинного обучения;
• Dask — обработка больших объёмов данных;
• Streamlit — создание простых аналитических веб-приложений.