Специальная цена
Python для аналитики
Разберем лучшие инструменты для аналитики, отчетности и построения дашбордов
28 марта
3 месяца
Онлайн
Ср/Пт 20:00 Мск
Программа направлена на тех, кто никогда не работал с кодом на Python, но хочет научиться писать скрипты для аналитики.
Курс для тех, кто хочет:
- получать аналитические данные, создавать наглядные отчеты, строить дашборды и принимать верные решения на основе полученных данных;
- решать задачи, которые не под силу популярным электронным таблицам с макросами;
- перейти с тяжёлого Excel на более быстрые и эффективные инструменты, чтобы получать данные быстрее.
Вам подходит курс, если вы:
Научитесь анализировать данные с помощью различных инструментов Python и принимать решения на основе данных.
Маркетолог
Автоматизируете сбор и анализ данных о ваших конкурентах и пользователях и научитесь работать с SQL и HTML.
Менеджер
Научитесь работать с кодом и автоматизируете сбор данных из интернета, что станет аргументом для повышения в должности.
Начинающий Python-разработчик
Научитесь работать с данными и сможете дальше развиваться в Data Science или в аналитике.
Мы научим вас:
- получать данные из БД и из множества файлов и подтягивать это все в отчеты;
- оформлять отчеты с текстом и графикой;
- языку программирования Python для аналитики;
- создавать простейшее графическое представление данных;
- обращаться по API к сервисам и получать данные оттуда;
- работать с Jupyter Notebook.
Обновлённая программа -- блок про статистику
Основы статистики необходимы для понимания большинства аналитических функций Python, потому что они построены на статистических методах: от простого среднего значения до сложных алгоритмов машинного обучения. Без знания статистики вы сможете использовать готовые функции библиотек pandas и numpy, но не будете понимать, как правильно интерпретировать результаты и какой метод анализа выбрать для решения конкретной бизнес-задачи.
Процесс обучения
- ONLINE в формате вебинаров. 2 онлайн-трансляции по 2 ак. часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда.
- Стиль диалога позволит не только изучить материал через призму полученных ранее компетенций, но и объединит опыт слушателей с экспертной оценкой преподавателя.
- Домашние задания позволят применить на практике знания, полученные на занятиях. По каждому домашнему заданию преподаватель дает развернутый фидбек.
- В течение всего учебного процесса преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой, то есть при обучении слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по учебным материалам.
Партнеры
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности. Мы оказываем помощь в вопросах карьеры на протяжении всего обучения и спустя полгода после его завершения.
- Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
- Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
- Пройдете карьерную консультацию с нашим HR-специалистом
- Получите рекомендации, как искать работу, и советы по прохождению собеседования
Аналитик Python
Работодатели курса
Программа
Введение в Python
В этом модуле мы познакомимся с инструментами, которые будут использоваться в курсе, а также с возможностями языка Python.
Тема 1: Jupyter, синтаксис python, базовые типы данных, простейшие операции с числами // ДЗ
Тема 2: Итерируемые типы данных. Методы работы со списками, кортежами, словарями, множествами
Тема 3: Условные операторы: if, elif, else, однострочные. Обработка исключений. Циклы: while, for. Comprehensions // ДЗ
Тема 4: Функции, области видимости, глобальные и локальные переменные, лямбда функции // ДЗ
Тема 5: Работа со строковыми данными. Регулярные выражения // ДЗ
Тема 6: Работа с файловой системой и модули // ДЗ
Библиотеки по работе с данными и визуализациями
В этом модуле мы рассмотрим популярные библиотеки для математических вычислений: Numpy — для математических вычислений, Pandas — для работы с табличными данными, а также Matplotlib, Seaborn и Plotly — для создания визуализаций. Затем вы примените полученные знания для проведения EDA на тестовом датасете.
Тема 1: Библиотека Numpy, вектора и матрицы
Тема 2: Библиотека Pandas, Series и Dataframe, методы для работы с ними. Продвинутый Pandas
Тема 3: Визуализация в Matplotlib, Seaborn, Plotly // ДЗ
Тема 4: Практика работы с данными с использованием Pandas и библиотек визуализации
Основы статистики
В этом модуле вы познакомитесь с основными понятиями статистики, точечными и интервальными оценками, поймете особенности обработки категориальных, порядковых и количественные величины, и освоите методику проведения A/B-тестов.
Тема 1: Основы статистики. ЦПТ
Тема 2: Исследование зависимостей: номинальные, порядковые и количественные величины
Тема 3: А/В-тестирование
Тема 4: А/В-тестирование. Практика
Работа с базами данных, парсинг данных с сайтов, взаимодействие с API
В этом модуле вы научитесь: читать данные из реляционных баз данных при помощи SQL; делать выборки, сперва простые, а затем посложнее; обращаться по сети к разным открытым API и считывать оттуда данные.
Тема 1: Обзор баз данных. Основы SQL
Тема 2: Объединение таблиц и вложенные запросы // ДЗ
Тема 3: Оконные функции // ДЗ
Тема 4: Парсинг данных из HTML-страниц
Тема 5: Получение данных через REST API // ДЗ
Практики. Продуктовая и маркетинговая аналитика
В этом модуле мы разберем техники продуктовой и маркетинговой аналитики для сегментации покупателей и товара при помощи Python. Обсудим, что такое A/B-тестирование, и как его проводить.
Тема 1: Введение в продуктовую аналитику на Python. Метрики и методы
Тема 2: Когортный анализ // ДЗ
Тема 3: RFM-анализ и ABC-XYZ анализ // ДЗ
Тема 4: Метод формирования продуктовых корзин. Алгоритм априори
Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, над чем интересно поработать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Ближайшие мероприятия
Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.
Если в этом проекте используются аннотации типов - вы справитесь с этой задачей намного быстрее. Также на уроке рассмотрим библиотеку pydantic, которая позволяет вывести на новый уровень работу с данными в Python.
Программа вебинара
1. Что такое REST API: краткий обзор принципов, формат данных (JSON, XML)
2. Использование библиотеки Requests: отправка запросов, обработка ответов, работа с заголовками
3. Получение структурированных данных: разбор JSON, работа с HTML/XML, парсинг информации
4. Автоматизация рутинных задач: написание скриптов, регулярное получение и обновление данных
5. Практика на реальных примерах: разбор кода в Jupyter Notebook
Вебинар будет полезен
- Специалистам по анализу данных, Python-разработчикам и всем, кто хочет интегрировать веб-сервисы в свои проекты.
- Тем, кто стремится оптимизировать ручные процессы и освоить эффективное взаимодействие с серверными API.
В результате вебинара
- Вы сможете уверенно работать с REST API, получать и обрабатывать данные в формате JSON или XML.
- Освоите библиотеку Requests для автоматизации взаимодействия с веб-приложениями напрямую.
Преподаватель
Роман Козлов, ведущий аналитик ГКУ "Новые технологии управления", руководитель курсов Python для аналитики, BI -аналитика
💡 Что вас ждет на вебинаре?
1️⃣ Разберем основные возможности Pydantic: валидацию, аннотацию типов и работу с моделями данных.
2️⃣ Покажем как валидировать параметры запросов в FastAPI.
3️⃣ Проведем демонстрацию, где на практике реализуем проверку данных и обработку ошибок.
👨💻 Кому будет полезно?
👉Python-разработчикам, которые хотят упростить обработку входных данных.
👉Backend-инженерам, работающим с API и микросервисами.
👉Тем, кто хочет избежать неожиданных ошибок из-за некорректных данных.
🔍 Что вы узнаете по итогам вебинара?
✅ Как использовать Pydantic для строгой типизации и валидации данных.
✅ Как внедрить Pydantic в FastAPI.
✅ Как обрабатывать ошибки валидации и кастомизировать проверки.
Присоединяйтесь и узнайте, как с помощью Pydantic сделать ваш код более безопасным и предсказуемым! 🚀
Прошедшие
мероприятия
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
- Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
- Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
- OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
- Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
- Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
- OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год
Отзывы
Подтверждение знаний и навыков
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
В конце прохождения специализации вы получите сертификат OTUS и официальный диплом о получении новой специальности
Почему специализация выгоднее, чем отдельные курсы?
- Стоимость ниже, чем покупка курсов по отдельности
- Диплом о профессиональной переподготовке
- Расширенная опция помощи с трудоустройством
Python для аналитики
Полная стоимость со скидкой
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
вычета до 13% стоимости обучения. Оставьте заявку и менеджер вас проконсультирует
+7 499 938-92-02 бесплатно