Уровень сложности:
Длительность курса: 36 ак.ч.
График обучения: 36 ак. часов
Аннотация
Данный курс представляет собой введение в основы анализа данных с использованием языка Python. Слушатели изучат фундаментальные операции с числовыми массивами в библиотеке NumPy и научатся обрабатывать табличные данные с помощью pandas. Программа охватывает полный цикл работы с данными: от загрузки файлов различных форматов и очистки до взаимодействия с внешними источниками и базами данных. Особое внимание уделяется практическому применению полученных навыков для агрегирования информации и ее визуализации. В результате обучения участники смогут самостоятельно проводить первичный анализ данных и готовить их для решения прикладных задач.
Знания и умения, полученные в результате обучения
В результате освоения модуля «Основы анализа данных» слушатели приобретут следующие знания, умения и навыки:
Знания:
Основных структур данных библиотек NumPy (массивы) и pandas (Series, DataFrame).
Методов загрузки, очистки и трансформации данных из различных форматов (CSV, Excel, SQL).
Принципов визуализации данных и агрегирования информации.
Умения:
Проводить векторные и матричные вычисления с использованием NumPy.
Выполнять операции фильтрации, группировки и соединения таблиц в pandas.
Применять библиотеку Requests для получения данных из открытых источников.
Навыки:
Проведения первичного разведочного анализа данных (EDA).
Подготовки данных к решению прикладных задач машинного обучения.
Построения информативных графиков для презентации результатов анализа.
| Даты занятий | Расписание занятий |
|
25.05.2026 - 14.06.2026
дистационно
Записаться
Примечание:
для бесплатного обучения
|
| Дата | Время | Аудитория | Преподаватель |
25.05.2026
понедельник
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
26.05.2026
вторник
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
27.05.2026
среда
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
28.05.2026
четверг
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
29.05.2026
пятница
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
01.06.2026
понедельник
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
02.06.2026
вторник
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
03.06.2026
среда
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
04.06.2026
четверг
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
05.06.2026
пятница
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
08.06.2026
понедельник
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
09.06.2026
вторник
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
10.06.2026
среда
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
11.06.2026
четверг
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
12.06.2026
пятница
|
10:00 - 13:20
|
Дистанционно
|
|
|
Сегодня занятий по этому курсу нет.
10 000 ₽
Расчёт стоимости с учётом возможных скидок
10 000 ₽
Скидки предоставляются в зависимости от количества слушателей, суммы договора и других условий, оговариваемых с Заказчиком.
Расчёт стоимости с учётом возможных скидок представлен как справочная информация.
Фактический размер скидки может несколько отличаться из-за округления значения суммы.
Внимательно ознакомьтесь с условиями действующих
акций и скидок...
Для успешного освоения материалов модуля «Основы анализа данных» слушателям рекомендуется предварительно изучить следующие темы или обладать соответствующими навыками:
-
Базовый синтаксис Python: Понимание типов данных (строки, числа, списки, словари), условных операторов, циклов и функций.
-
Основы работы с библиотеками: Умение устанавливать пакеты и импортировать модули.
-
Будет плюсом: Общее представление об устройстве баз данных и наличие навыков работы в Jupyter Notebook.
Тема 1. Введение в анализ данных. Операции над векторами и матрицами в NumPy
Введение в анализ данных.
Операции над векторами и матрицами в NumPy.
Практические работы:
Работа с векторами и матрицами в NumPy.
Агрегирование данных массива.
Тема 2. Операции над таблицами в pandas
Общее знакомство с pandas, обзор возможностей.
Типы данных pandas и операции над ними.
Практические работы:
Построение графиков.
Работа с объектами Series и DataFrame.
Тема 3. Сбор и подготовка данных с помощью языка Python
Работа с файлами разных форматов.
Очистка и подготовка данных.
Модуль requests.
Взаимодействие с базами данных (SQL).
Основы обработки естественного языка.
Практические работы:
Работа с файлами разных форматов.
Очистка и подготовка данных.
Тема 4. Анализ данных с помощью возможностей языка Python
Операции над таблицами в pandas.
Визуализация данных.
Анализ данных из открытых источников.
Практические работы:
Операции над таблицами в pandas.
Визуализация данных.