Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
Записанные лекции
Зач. единицы
Зач. единицы
2
Сертификат
Сертификат
1 800 ₽ для получения

Стоимость курса

бесплатно
нет рассрочки

В курсе изучаются основные подходы и библиотеки обработки и визуализации данных в языке Python. Слушатели учатся методам работы с разными типами данных – от слабоструктурированных, до табличных, а также учатся решать практические задания по подготовке данных, с использованием открытых наборов данных и API. В курсе слушатели знакомятся с библиотеками, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач, такими как Ipython, Pandas, Numpy, Matplotlib и Scikit-learn, и др.

Знания

Знание специализированных библиотек Python для анализа данных.

Умения

Умение разрабатывать прикладные программы на языке программирования Python.

Навыки

Практический навык использования набора библиотек языка Python для прикладных задач в области анализа данных.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
2
Обработка данных
3
Google Colab
4
Pandas
5
Библиотека Os
6
NumPy
7
Matplotlib
8
Библиотека Re
9
Библиотекa BS4
10
Дерево тегов
11
Scikit-learn
12
SQL
13
SQLite

Вас будут обучать

Кандидат технических наук, Доцент

Должность: Доцент отделения интеллектуальных кибернетических систем офиса образовательных программ

Образовательная организация

НИЯУ МИФИ – один из лучших национальных университетов, осуществляющих подготовку элитных специалистов для атомной сферы, науки, ИТ и других высокотехнологичных секторов экономики России.

Миссия университета - генерация, распространение, применение и сохранение научных знаний в интересах решения глобальных проблем XXI века.

НИЯУ МИФИ – признанный лидер в прорывных направлениях:

- ядерные исследования и технологии;

- лазерные, плазменные и пучковые технологии;

- СВЧ-наноэлектроника;

- нанобиотехнологии, биомедицина и медицинская физика;

- информационные технологии.

Университет развивает перспективные направления:

- космические исследования и технологии;

- управляемый термоядерный синтез;

- материалы для ядерного и космического применения.

Уникальные преимущества образования в НИЯУ МИФИ:

- Уникальные образовательные программы, ориентированные на профессии будущего и перспективные научные направления

- Обучение в сотрудничестве с ведущими мировыми корпорациями и крупными научными центрами мира

- Собственные современные уникальные экспериментальные установки и центры

- Стажировки студентов в ведущих научных центрах и лабораториях мира, участие в международных научноисследовательских и инновационных проектах, экспериментах Mega science. Среди них ATLAS, ALIСE, CMS в CERN; FAIR, XFEL в DESY (Германия); ITER (Франция); ICECUBE, PAMELA (Италия); STAR и PHENIX (США); T2K (Япония).

- Модульность, междисциплинарность и индивидуализация обучения

- Соответствие образовательных программ международным стандартам инженерного образования

Новый элемент системы российского образования — открытые онлайн-курсы — cможет перезачесть любой университет. Мы делаем это реальной практикой, расширяя границы образования для каждого студента. Полный набор курсов от ведущих университетов. Мы ведём системную работу по созданию курсов для базовой части всех направлений подготовки, обеспечивая удобное и выгодное для любого университета встраивание курса в свои образовательные программы
«Открытое образование» – это образовательная платформа, предлагающая массовые онлайн-курсы ведущих российских вузов, которые объединили свои усилия, чтобы предоставить возможность каждому получить качественное высшее образование.

Любой пользователь может совершенно бесплатно и в любое время проходить курсы от ведущих университетов России, а студенты российских вузов смогут засчитать результаты обучения в своем университете.

Программа курса

Модуль 1. IPython: интерактивные вычисления и среда разработки. Облачная среда вычислений Google Colab.

Модуль 2. Основы работы с модулем Pandas. Датафреймы и базовые операции над ними.

Модуль 3. Чтение и запись данных, форматы файлов. Библиотека Os.

Модуль 4. Переформатирование данных: очистка, преобразование, слияние, изменение формы .

Модуль 5. Агрегирование данных и групповые операции.

Модуль 6. Основы работы с модулем NumPy: массивы и векторные вычисления.

Модуль 7. Построение графиков и визуализация. Библиотека Matplotlib.

Модуль 8. Временные ряды. Передискретизация периодов. Скользящее среднее.

Модуль 9. Базовая обработка текстов. Регулярные выражения. Библиотека Re.

Модуль 10. Базовый парсинг сайтов. Библиотекa BS4. Построение дерева тегов статической Html страницы.

Модуль 11. Поиск аномальных значений. Восстановление пропущенных значений.

Модуль 12. Квантование и перекодирование данных. Библиотека Sklearn.

Модуль 13. Регрессионный анализ в Библиотеке Sklearn. Линейная регрессия.

Модуль 14. Продвинутая обработка текстов. Векторизация текстовых данных с библиотекой Sklearn.

Модуль 15. Работа  с языком SQL в файловой СУБД Sqlite3.

Модуль 16. Модуль Random, генерация случайных подвыборок и оценка статистических характеристик исходной выборки.

 

Рейтинг курса

4.2
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 08.12.2024 01:51
Обработка данных на языке Python. Часть 1

Обработка данных на языке Python. Часть 1

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями