Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.
Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Содействие
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

95 175 ₽
есть рассрочка

Что вы получите

  • Трудоустройство
    Карьерный Центр поможет найти работу во время обучения
  • Комфортный темп
    Проходите курс в удобном темпе и возвращайтесь к материалам для повторения
  • Акцент на практику
    практика после каждой лекции на кейсах ведущих компаний рынка

Курс для Python-Аналитика

60 лекций и 60 практических заданий от практиков рынка с проверкой. Курс можно проходить со своей скоростью на нашей платформе
По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям. Нетворкинг: общение внутри группы курса и поддержка ментора. 

Как проходит обучение

Изучаете тему. В курсе — полезные видеоуроки

Выполняете домашнее задание. В том темпе, в котором вам удобно

Общаетесь с наставником. Закрепляете знания и исправляете ошибки

Защищаете дипломный проект. И дополняете им свое портфолио

Чему вы научитесь

  • Работать с сырыми данными
    Информация для отчётов теперь у вас в руках. От получения данных из разных источников с помощью Python и SQL до их загрузки и обработки средствами Power BI.
  • Анализировать данные
    Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Находите инсайты в данных и предлагайте бизнесу оптимальные сценарии роста.
  • Работать с Big Data и визуализировать данные
    Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными. Используйте Tableau Server и другие инструменты
  • Выдвигать и тестировать гипотезы
    Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели. Приоритизируйте гипотезы и подбирайте эффективные инструменты для их проверки.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
4
Воронка продаж
7
Анализ данных
8
Проведение презентации
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

Менеджер продукта в «Алгоритмике»

OWOX

Менеджер-аналитик в Яндекс ex-Ultimate Guitar, ex-МегаФон

Образовательная организация

ProductStar — онлайн-университет с экспертизой в продуктовом менеджменте, аналитике, маркетинге и программировании: более 10 лет обучаем IT-профессиям. Компания ProductStar выросла из ProductCamp - это международная крупнейшая конференция по продакт менеджменту. Мы сотрудничаем с Google developers group и являемся организатором крупной конференции в мире разработки - Devscamp. Среди наших спикеров специалисты из Google, Amazon, Epam, Booking, Яндекса, Сбера. Обучение построено на прикладных кейсах российских и международных компаний. Также есть собственный карьерный центр, который помогает в трудоустройстве студентов как в российские, так и в зарубежные компании. 

Честные обещания по трудоустройству и качеству курсов:

— Мы уверены в качестве программы, наших спикеров и партнёрств карьерного центра
— Мы полностью вернём деньги, если у вас не получится найти работу, в рамках изучения профессии
— Собственный карьерный центр с базой стажировок: более 80% наших студентов устраиваются на работу в процессе обучения
— Средний срок трудоустройства студентов – 2,5 месяца
—  В течение первых 20 дней действует гарантия полного возврата.  Это как раз то время, чтобы понять, хотите ли вы развиваться в данной профессии

Корпоративное обучение:
— 30% студентов учатся за счёт компании
— Соберём программу обучения под задачи вашей компании.
— Бесплатно поможем с наймом студентов наших курсов

 

Программа курса

 
Программа курса
Блок 1. Основы Python

  • Введение в Python
  • Переменные и типы данных.
  • Строки. Условия и циклы
  • Практическое занятие: строки
  • Практическое занятие: циклы
  • Списки и словари в Python
  • Функции
  • Практическое занятие: функции
  • Библиотеки
  • Практическое занятие: библиотеки
  • Структуры данных в Python
  • Пакеты и модули
  • Менеджер пакетов Pip
  • Ошибки и исключения
  • Практическое занятие: ошибки и исключения

Блок 2. Система контроля версий Git. Flask

  • Системы контроля версий
  • Знакомство с Git и GitLab
  • Разработка API на Flask
  • Практический проект на flask

Блок 3: Работа с Power BI

Занятия:

  • Введение в Power BI2
  • Power Query. Получение и преобразование данных
  • Модель данных в Power BI4
  • DAX5
  • Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных
  • Power BI Service и создание дашборда
  • Power BI и Python
  • Итоговый проект

Блок 4: SQL для анализа данных

Занятия:

  • Введение в блок SQL
  • Извлечение и фильтрация данных
  • Преобразование и сортировка данных
  • Группировка данных
  • Введение в базы данных
  • Объединение таблиц
  • Вложенные запросы
  • Обновление, добавление и удаление данных
  • Создание, изменение и удаление таблиц
  • Advanced
  • Обзор основных программ

Блок 5: Tableau

Занятия:

  • Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
  • Модели данных и Табличные вычисления
  • Параметры и уровни детализации в Tableau
  • Псевдонимы, сортировка, Actions
  • Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями

Блок 6: Python и построение Machine Learning моделей

Занятия:

  • Знакомство с машинным обучением
  • Линейная регрессия
  • Бинарная классификация
  • Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
  • Решающие деревья
  • Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
  • Feature Engineering, Feature Selection
  • Градиентный бустинг
  • Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
  • A/B тестирование
  • Обучение без учителя
  • Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Блок 7: Нейронные сети и NLP

Занятия:

  • Введение в нейронные сети
  • Обучение нейросетей
  • Глубокое обучение на практике
  • Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
  • Свёрточные нейронные сети
  • Введение в NLP, понятие ембеддинга
  • Рекурентные нейронные сети
  • Нейросети с вниманием, трансформеры
  • Metric learning, обучение без учителя
  • Обучение с подкреплением в нейросетях

Блок 8: Рекомендательные системы

Занятия:

  • Введение
  • Метрики и бейзлайны
  • Матричное разложение
  • Рекомендации через поиск ближайших соседей
  • Гибридные рекомендательные системы

Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Рейтинг курса

4.4
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 10.03.2024 16:59
Python, BI и BigData

Python, BI и BigData

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями