Анализ данных на Python

академия информационных систем

Версия для слабовидящих

Поделиться
-Поиск и анализ данных из разрозненных источников, разработка и анализ математических моделей
-Визуализация и интерпретация полученных результатов анализа
-Проверка гипотез на данных и обработка ad-hoc запросов
-Оценка выявленных отклонений, предложения по их устранению и совершенствование системы отчетности
-Проведение аналитических исследований в рамках курируемого направления/проекта
-Выявление скрытых зависимостей в данных
-Поиск аномалий в данных
-Построение предикативных моделей с применением алгоритмов Машинного обучения и нейронных сетей
Код: PH011
Включено в курс

Материалы

Электронные документы

Обед

Кофе брейк

Документы об обучении

Удостоверение о повышении квалификации

Форма обучения:
Дистанционно
Ближайшие даты
10 - 21 Ноября 2025 г.
Продолжительность: 40 ак.часов
Стоимость 80 000 руб.
Целевая аудитория

  • Программисты

  • Специалисты IT-отрасли

  • Аналитики

  • Студенты и научные сотрудники

Программа
  • 1. Основы Python

    • 1.1. Переменные , типы данных и преобразование типов,стандартный ввод данных, условные конструкции if, elif и else.

      • Лекции (2 ч.): Строковые и числовые переменные, определение типа переменной, основные операции с числовыми и строковыми переменными, преобразование из числовых в текстовые, из текстовых в числовые, из типов с плавающей точкой в целые.
      • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.): курс  «Поколение Python»: курс для начинающих (2 Ввод-вывод данных, 6 Типы данных)
    • 1.2. Циклы (FOR, WHILE)

      • Лекции (2 ч.): генератор последовательности Range: начало, конец и шаг последовательности итерация букв текста, цикл while, примеры - когда без цикла while не обойтись, вложенные циклы
      • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.): курс  «Поколение Python»: курс для начинающих (7 Циклы for и while)
  • 1.2. Структуры данных

    • 1.2.1. Списки

      • Лекции (2 ч.): доступ к элементам списка, изменение элементов список, перебор элементов списка, отбор диапазонов списка, добавление в список, удаление из списка, поэлементное преобразование одновременно всех значений списка (функция map, функция apply), сдвиг элементов в конец/начало списка, преобразование текста с разделителем в список и наоборот, сортировка списка, число вхождений отдельных элементов в список, генераторы списка, генератор случайных чисел и основные статистические функции, фильтрация списка (функция filter), копирование списка.
      • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.): курс  «Поколение Python»: курс для начинающих (11 Списки)
    • 1.2.2. Словари, кортежи, множества

      • Лекции (2 ч.): доступ к элементам, изменение элементов по ключу, перебор элементов словаря, добавление записи в словарь, изменение элемента по ключу, удаление элемента по ключу, создание словаря с помощью генератора, создание словаря с помощью 2-х списков, вложенные структуры.
      • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.): курс  «Поколение Python»: курс для продвинутых (10 Словари, 6 Кортежи, 8 Множества)
    • 1.3. Работа с текстом

      • Лекции (2 ч.): работа со строками, регулярные выражения.
      • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.) : курс  «Поколение Python»: курс для начинающих (9 Строковый тип данных)
  • 2. Таблицы Pandas

    • Лекции (6 ч.): чтение и запись Excel и CSV файлов, сводные таблицы, объединение таблиц, объединение по приблизительному совпадению общих признаков, отбор данных, замена значений, работа с пропусками данных, удаление дублей и преобразование типов в таблицах, преобразование одновременно всех значений в столбцах (функция apply), категоризация данных в таблицах (категорийные признаки), подсчет значений в столбцах, группировка и агрегирование данных в таблицах

    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (6 ч.): курс  «Практикум по математике и Python» (разделы 6.7 – 6.10)

  • 3. Базы данных и SQL

    • Лекции (6 ч.): операторы и конструкции SQL, соединение таблиц в запросах, функции работы с числами/ текстом/ датами, агрегация (группировка данных) в запросах, вложенные запросы, создание таблиц/связей/ индексов, изменение данных в таблицах/добавление/импорт данных в таблицы, перекрестные запросы (оператор PIVOT), оконные функции (агрегатные вычисления без применения группировки) и функции аналитики, расчет нарастающего итога с помощью SQL, иерархические (рекурсивные) запросы, общие (обобщенные) табличные выражения (CTE).

    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (6 ч.): см. Приложение – задания в файлах формата Word (с ответами в конце)

  • 4. Функции и классы в Python

    • Лекции (2 ч.): определение и примеры функций, локальные и глобальные переменные, аргументы функций, функции как объекты, применение функций одновременно ко всем элементам массивов, лямбда-функции, принципы и особенности разработка собственных классов

    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем (2 часа): курс  «Поколение Python»: курс для начинающих (13 Функции), курс Практикум по математике и Python (раздел 9.2)

  • 5. Библиотека Numpy

    • Лекции (4 ч.) многомерные массивы, перебор элементов массивов, математические операции над массивами, сортировка массивов, сравнение массивов, выбор элементов массива и манипуляции с ними.

    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (4 ч.): курс «Практикум по математике и Python» (разделы 6.1 – 6.6)

  • 6. Графики и визуализация - библиотеки Matplotlib, Seaborn, Plotly

    • Лекции (2 ч.) Настройка графиков, линейный график, ступенчатый, стековый, точечный графики, столбчатые и круговые диаграммы, цветовая сетка, построение 3D графиков.

    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.): курс «Практикум по математике и Python» (разделы 6.11, 9.3, 10.6-10.8)

  • 7. Математические основы машинного обучения

    • Лекции (6 ч.): основные понятия линейной алгебры, понятие производной функции и примеры постановок задач анализа в виде дифференциальных уравнений, интегральные преобразования как способ перехода от дифференциальных уравнений к алгебраическим для решения задач анализа, основы статистического анализа данных

    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (4 ч.): курс «Практикум по математике и Python» (разделы 6.12, 6.13, 7, 8)

  • 8. Основы нейронных сетей

    • Лекции (4 ч.): понятие нейронных сетей, пример создания нейросети, сверточные нейросети, рекуррентные нейросети, алгоритмы работы с текстами с помощью нейросетей

    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем (4x): курс  «Нейронные сети и обработка текста» (4 часа).

Удостоверение о повышении квалификации
Хорошая структура курсов, удобная учебная платформа и практические материалы.
Курс грамотно составлен и подходит для всех уровней обучения. Очень емкий, при этом содержательный и насыщенный курс. Поток изложения материала предельно простой, лектору - отдельный (и очень большой) плюс за действительно талантливое, чисторечивое и приятное изложение материала. Спасибо!
Спасибо Вам большое. Очень интересный и насыщенный курс.
Хороший и практичный курс. лектор обяснял все подробно
Преподаватель рассказал всё очень подробно и интересно, параллельно отвечая на сопутствующие вопросы. Всё очень понравилось! Большое спасибо!
Обучение информативное, преподаватель проявил профессионализм, отвечал на все вопросы. Прохождением курса доволен!
Отличный курс по анализу данных. Удобно организовано обучение, есть запись лекций. Узнал для себя много полезных функций и подходов. Спасибо.
Отличный курс по Python! Благодаря этому курсу, я получил не только фундаментальные знания по Python, но и научился анализировать данные, обрабатывать их и визуализировать. Что мне особенно понравилось: Простой и доступный язык преподавания: Материалы были структурированы так, что каждый шаг на пути к пониманию Python был логичен и понятен, даже для новичка. Практические задания: Теоретические знания сразу подкреплялись практическими упражнениями, что помогало глубже понять материал. Поддержка преподавателя: Вопросы решались быстро, а обратная связь была всегда конструктивной, помогая не только исправить ошибки, но и понять причину их возникновения.
Отлично
Курс понравился, преподаватель подробно отвечает на все вопросы. Жаль что онлайн, на работе не очень удобно))
Спасибо за понятный и содержательный курс! Очень внимательный преподаватель! Постоянно "на связи" со слушателями. В самом начале лекций повторяем вчерашний материал - удобно! Однозначно рекомендую! Раздаточный материал понравился. Стараюсь закреплять дома, обязательно продолжу обучение далее самостоятельно!
Курс - очень полезный, много нужной информации. Преподаватель рассказывал и объяснял все грамотно и доходчиво. Всегда следил, чтобы слушатели поняли всё. Спасибо!
Полезный курс. Преподаватель расказывает все достоверным и понятным языком, не переходит с темы на тему. У курса большой уклон на работу в облачных сервисах и обзор программного обеспечения для проведения анализа с использованием языка Python, но хотелось бы чтобы у людей проходящий этот курс была возможность делать анализ локально (т.е. не подключаться к облаку, а работать через командные строки или показать больше возможностей на создаваемых локальных серверах).
Недавно я прошел курс "Работа с базами данных на Python и построение отчетов", и могу с уверенностью сказать, что это был один из лучших опытов в обучении! Курс оказался очень информативным и полезным. Я получил глубокое понимание принципов работы pandas, numpy, научился выполнять SQL-запросы и эффективно использовать Python для обработки данных.
Курс понравился. Польза есть. СПАСИБО.
Курс хорошо структурирован, теория преподаются последовательно с усложнением, также есть практические задания для отработки теории на практике
В первой части повторяются базовые понятия Python, что удобно тем кто немного их подзабыл, и позволяет в спокойном режиме освежить знания. Практические примеры информативные, домашние задания интересные и разбираются на занятиях. Курс понравился.
Было очень интересно. Мне понравилась что преподаватель раскладываете всё по полочкам, сразу становится понятно как что работает и почему именно так.
Сергей Викторович Рулёв - самый лучший преподаватель! Всё разжуёт, 10раз покажет, скопирует, кинет в чат! Спасибо огромное за интересный и насыщенный информацией курс!!!
Прошла курс Работа с базами данных на Python. Курс интересный, познавательный. Материал изложен доступно и понятно. Продолжу изучение Python/
Хороший, содержательный курс от основ Python до аналитики и нейронных сетей
Интересный курс изучения Python, преподаватель прекрасно объясняет материал, на все уточняющие вопросы даёт подробный развернутый ответ с примерами, необходимой документацией. В ходе курса знакомишься с возможностями Python на практических задачах, с подробным разбором. Изучен большой материал. Всем заинтересовавшимся рекомендую пройти обучение. Продолжу изучение возможностей баз данных Python.
Курс очень интересен, как новичкам, так и имеющим опыт работы с python. Структура курса разложена логично от основ к угубленному изучению нюансов.
Jupiter notebook понравился. В начале был ровно весь курс с базового питона - наверное это стоит где-то отмечать, что бы люди дважды не учились (но повторение полезно конечно). Спасибо за обучение!
Проходил курс Работа с базами данных на Python, все понравилось, преподаватель выше всякой похвалы!
Отличный курс по Python. Много всего интересного и полезного. Знаний много не бывает.
Спасибо за знания полученные на курсе!
Интересный материал. Особенно приятно, что большое внимание уделено визуализации данных, это мне кажется важной частью, которой обычно уделяют мало внимания. Та
Было интересно, хорошее начало для самомтоятельного продолжения. Хотелось больше времени на математику и нейронные сети и меньше на повторение основ py.
Хорошее продолжение начального курса об основах Python. В ходе курса всё глубже погружаемы в мир Python: классы, работа с источниками данных (разные форматы файлов, базы данных). И вишенка на торте анализ данных Отличный курс!
Лучший курс и лучший преподаватель по моему опыту. Полезен для знакомства и систематизации знаний по работе собственно с Python и применительно к обработке данных. Спасибо Сергею Викторовичу за прекрасную подачу учебного материала. Хотелось бы продолжить обучение именно у Вас.
Большое спасибо Рулеву Сергею Викторовичу! Прекрасно передана теоретическая часть, подробный разбор основных аспектов и базовых элементов, интересная практика с подробным описанием.
Рекомендую курс всем, кто хочет научится работать с данными используя связку инструментов - python, SQL, Excel.
Данный курс очень понравился. Лектор объясняет очень хорошо. Освоил множество различных моментов. Спасибо большое.
Хороший цельный курс. Основные знания по работе в Python подаются в доступной форме. Все в курсе выглядит сбалансировано и органично. Каждая следующая тема опирается на предыдущую - ступенька за ступенькой. Дальше можно и нужно развиваться самому, приобретая опыт. Огромная благодарность преподавателю Сергею Викторовичу Рулёву за интересную и живую подачу материала, а также за тонкости работы в Python, которые он освещает на своих занятиях.
Сергею Викторовичу Рулёву большое спасибо за 20 интересных и содержательных занятий. Эту учёбу не хочется заканчивать, наверное, это самое сильное впечатление. Жду продолжения!
Рекомендую всем, кто раньше не работал с Python. Очень удобно организовано обучение (видеоуроки), так как не всегда получается присутствовать онлайн. Большое спасибо за очень полезный и интересный курс.
Курс был очень информативным и практичным.Получил огромное удовольствие от прохождения курса. Благодарю за знания и опыт.
Отличный курс для комплексного понимания достоинств и нюансов языка программирования Python и сфер его прикладных применений. Отдельно стоит отметить глубокие профессиональные знания преподавателя, увлекательную подачу материала и искрометный юмор.
Курс понравился. До этого прошел базовый курс, но от другого преподавателя, продвинутый курс не проходил. Сергей Викторович Рулёв рассказывает намного лучше. В теме ориентируется, на дополнительные вопросы отвечает, по ошибкам подсказывает.
Курс понравился, коснулись многого. Основ достаточно, чтобы дальше продолжать углубляться и практиковаться и уже использовать в написании программ по своим задачам. Особенно понравилась часть по Базам данных. Интересные примеры и понятные ассоциации. Грамотный и полезные обзор ПО и литературы для работы с Python и БД. Научились искать описание пакетов и библиотек, их устанавливать и применять. Узнали много полезных нюансов. Спасибо!
Увлекательный курс! Насыщенная программа позволяет получить базовые знания как по языку программирования в целом, так и по анализу данных в частности. Сергей Викторович (преподаватель) во время лекций дает рекомендации по дополнительным источникам, которые могут в более детальной проработке материала.
Курс полезен в качестве отправной точки для освоения аналитики данных. Полезен будет для пользователей владеющих на начальном уровне языком python, желающих освоить аналитику данных. В качестве пожелания (субъективного): больше времени отвести на аналитику данных, уменьшив время отведенное на python (акцентировав внимание в описании, что курс ориентирован на базовый уровень владения синтаксисом языка python). В целом курс интересный и полезный, отвечает современным потребностям во владении инструментами обработки, аналитики и визуализации больших данных.
Спасибо большое за курс. Курс ОЧЕНЬ насыщенный (80 ак. часов), к этому надо быть морально готовым. Отдельное спасибо Сергею Викторовичу Рулёву за его терпение, за его манеру подачи, за умение объяснить сложные вещи простыми словами, за помощь во всех вопросах. Мы будем скучать по вашим курсам.
Благодарю Рулева Сергея Викторовича за прекрасное преподавание, обучение и поддержку.
Отличный курс для начинающих , достаточно подробно рассказывается самых основ. Лектор отличный! Терпеливый, очень много знает тонкостей и отвечает на все вопросы слушателей.
Интересный и обширный курс! Новичку было сложно, но узнала много нового. Спасибо преподавателю!
27 декабря 2024
Булыга Андрей Сергеевич
Банк России
27 декабря 2024
Резаев Владислав Дмитриевич
Банк России
20 декабря 2024
Захаров Виктор Сергеевич
26 октября 2024
Семяшкин Ефим
25 октября 2024
Королёв Вадим Сергеевич
ЦБ РФ
25 октября 2024
Белов Павел Андреевич
Банк России
25 октября 2024
Ульянов Александр Александрович
Банк России
25 октября 2024
Никита Николаевич А.
ЦБ РФ
25 октября 2024
Чернов Константин Алексеевич
Банк России
11 октября 2024
Андрей Панов
Банк России
11 октября 2024
Евгений
Банк России
11 октября 2024
Ирина Гурович
БР
11 октября 2024
Гайдуков Константин Григорьевич
Банк России
11 октября 2024
Ульянов Александр Александрович
Банк России
11 октября 2024
Константин Чернов
Банк России
11 октября 2024
Корзунова Анастасия
11 октября 2024
Иван
05 декабря 2023
Владимир Д
Банк России
05 декабря 2023
Надежда Савинская
ЦБ
05 декабря 2023
Данилова Наталья
Банк России
29 ноября 2023
Щеглов Олег Викторович
Банк России
03 ноября 2023
Чеботарева Алла Леонидовна
Банк России
03 ноября 2023
Александр
03 ноября 2023
Василий ЦБ
03 ноября 2023
Чернухин
Центральный Банк
06 октября 2023
Михаил Малявкин
Банк России
29 сентября 2023
Казбек Таймуразович Албегов
Отделение-НБ РСО-Алания ЮГУ ЦБ РФ
29 сентября 2023
Кулаков Дмитрий Андреевич
01 сентября 2023
Путилин Максим Анатольевич
Банк России, Отделение Липецк
24 июля 2023
Васильев Игорь Николаевич
Банк России
24 июля 2023
Ольховик Олег Эдуардович
Банк России
24 июля 2023
Филиппов Илья
ЦБ РФ
24 июля 2023
Потяженко Александр
ЦБ
24 июля 2023
Льянов Адам
Банк России
26 июня 2023
Барламов Алексей Георгиевич
Банк России
26 июня 2023
Подкопаев Александр Юрьевич
Отделение Курган Уральского ГУ Банка России
26 июня 2023
Валова Ольга
Банк России
26 июня 2023
Тосунов Феликс
Банк России
17 апреля 2023
Олег Литвинцев
Банк России
17 апреля 2023
Турыгин Денис Владимирович
Банк России
17 апреля 2023
Стребкова Елена Викторовна
Сибирское ГУ Банка России
17 апреля 2023
Свиридов Анатолий Андреевич
03 апреля 2023
Акишев Михаил
ЦБ
03 апреля 2023
Карташов Виктор Сергеевич
Банк России
03 апреля 2023
Велян Армине Михайловна
ГИБР ЦБ
03 апреля 2023
Каравайков Евгений Вячеславович
-
03 апреля 2023
Лакович Ксения
Cannot find 'video_reviews' template with page ''
Даты ближайшей группы:
10 - 21 Ноября 2025 г.
Стоимость 80 000 руб.
>