Python для аналитиков данных

• 23 урока
• 22 проверочных теста
• 21 упражнение в тренажере
• Дополнительные материалы
• Продолжительность ~28 часов

На этом курсе вы изучите такую структуру данных, как список. Вы узнаете больше о срезах, итераторах и ленивых вычислениях. В итоге вы научитесь манипулировать данными с помощью списков и работать даже с бесконечными коллекциями. Знания из этого курса помогают программистам решать алгоритмические задачи и эффективно обрабатывать данные.

• 19 уроков
• 18 проверочных тестов
• 16 упражнений в тренажере
• Дополнительные материалы
• Продолжительность ~22 часа

На этом курсе вы изучите основы командной строки. Вы узнаете больше о доступных командах в Linux, группах пользователей и пакетных менеджерах. В итоге вы научитесь манипулировать файловой системой, освоите концепцию пайплайна и потоков, сможете управлять пользователями и их правами доступа. Основы командной строки пригодятся, если вы решите найти и отредактировать файлы, установить новую программу или выполнить ее от имени другого пользователя. Этот курс подойдет всем, кто знакомится с *NIX-системами (Linux, MacOS) и хочет упростить работу с файлами и программами.

• 15 уроков
• 14 проверочных тестов
• 13 упражнений в тренажере
• Дополнительные материалы
• Продолжительность ~18 часов

На этом курсе вы изучите Git — систему управления версиями. Вы узнаете больше о работе с репозиториями и историей изменений файлов. В итоге вы научитесь быстро восстанавливаться после ошибок, изучать историю изменений и вести совместную разработку. Основы Git пригодятся, если вы решите управлять историей исходного кода и работать с удаленными репозиториями на GitHub. Знания из этого курса помогают программистам уверенно работать с кодом проекта как в одиночку, так и большими командами.

• 18 уроков
• 16 проверочных тестов
• Дополнительные материалы
• Продолжительность ~6 часов

В этом курсе вы изучите настройку окружения. Вы познакомитесь с концепцией виртуальных окружений, со стандартным пакетным менеджером pip и альтернативным менеджером Poetry. В итоге вы научитесь ставить зависимости для ваших программ без конфликтов, запускать программы локально, собирать установочные файлы с точками входа. Вы сможете самостоятельно создать python-проект и подключить к нему библиотеки. Знания из этого курса помогут грамотно организовать локальное окружение, использовать лучшие практики по управлению кодом.

• 10 уроков
• 9 проверочных тестов
• 8 упражнений в тренажере
• Дополнительные материалы
• Продолжительность ~12 часов

На этом курсе вы изучите словари и множества. Вы познакомитесь с их внутренним устройством и синтаксисом, научитесь создавать и копировать данные из словарей, а также работать с итераторами keys, values и items. Вы сможете производить объединение, разность, пересечение и проверку на подмножества. Вы научитесь работать с хеш-структурами и описывать сущности любой предметной области.

• 10 уроков
• 8 проверочных тестов
• 8 упражнений в тренажере
• Дополнительные материалы
• Продолжительность ~12 часов

На этом курсе вы познакомитесь с Numpy — библиотекой, которая помогает быстро обрабатывать и анализировать информацию. Numpy помогает ускорить операции над числовыми и строковыми массивами, что максимально важно сейчас, когда накопление данных, цифровизация и автоматизация возрастают с каждым годом.

В рамках этого курса вы научитесь работать с многомерными массивами данных. Вы будете использовать язык Python и библиотеку Numpy, специально разработанную для быстрых вычислений. Знания из этого курса помогут глубоко анализировать данные, выявлять неочевидные закономерности и таким образом решать задачи в бизнесе.

• 11 уроков
• 9 проверочных тестов
• 9 упражнений в тренажере
• Дополнительные материалы
• Продолжительность ~13 часов

На этом курсе вы изучите анализ данных с помощью библиотеки Pandas. Вы узнаете много нового о порядке работы с данными в Python, научитесь фильтровать данные, обрабатывать строки и столбцы в таблицах. В итоге вы освоите все необходимые возможности Pandas: научитесь читать и записывать данные в популярные табличные форматы, строить сложные агрегации, объединять несколько таблиц в одну.

Библиотека Pandas пригодится, если вам интересна подготовка данных и их анализ с использованием языка Python. Знания из этого курса позволят вам преобразовывать неструктурированные данные в табличный вид для наглядности.

• 8 уроков
• 7 проверочных тестов
• 7 упражнений в тренажере
• Продолжительность ~10 часов

На этом курсе вы познакомитесь с визуализацией данных с помощью языка Python. Вы узнаете, как Python помогает строить графики и анализировать данные на их основе. В итоге вы изучите библиотеки Matplotlib и Seaborn, а также научитесь реализовывать интерактивное представление данных с библиотекой Plotly. Знания из этого курса помогают в представлении информации в виде дашбордов и графиков с помощью языка Python.

• 8 уроков
• 7 проверочных тестов
• Дополнительные материалы
• Продолжительность ~3 часа

В этом курсе вы познакомитесь с инструментарием Anaconda. Вы поймете, в чем преимущество его использования для решения аналитических задач. В итоге научитесь создавать виртуальные окружения, работать с пакетами в GUI-интерфейсе Anaconda, использовать менеджер пакетов Conda, чтобы создавать виртуальные окружения, и устанавливать пакеты Python из командной строки.

• 8 уроков
• 7 проверочных тестов
• 4 упражнения в тренажере
• Дополнительные материалы
• Продолжительность ~7 часов

На этом курсе вы познакомитесь со средой разработки Jupyter Notebook. Вы узнаете преимущества данной среды для аналитиков данных. В итоге научитеь строить решения с разбиением логики обработки данных на отдельные вычислительные единицы. Знания данного курса научат более эффективно решать аналитические задачи.

• Продолжительность ~2-4 недели