Python є кращою мовою програмування. Якщо фахівці в машинному навчанні захочуть помістити свій проект у відкритий доступ, вони, швидше за все, зроблять це на python. Тому курс починається з подання концепцій та пакетів Python, які корисні для аналізу даних.
В цьому курсі також описуються структури даних, реляційні
та нереляційні бази даних, засоби взаємодії з базами даних, маніпулювання даними та злиття наборів даних з різних джерел.
Хоча ми знаходимося в Україні, у нас також є студенти з різних країн, так як навчання буде українською, російською, англійською і навіть іспанською мовами, а всі навчальні матеріали англійською!
Ми пропонуємо допомогу у працевлаштуванні наших випускників.
Після курсу ти зрозумієш:
- Основи програмування на мові Python;
- Як використовувати пакети в Python для аналізу даних;
- Як маніпулювати даними і отримувати корисні інсайти з великих наборів даних;
- Як чітко і ясно візуалізувати дані;
- Як отримувати дані з різних джерел (файли, бази даних, API запити);
- Як писати складні SQL запити;
- Як чистити дані і виконувати попередній аналіз даних (EDA).
Python for Data Science: ефективний онлайн курс в DEVrepublik
Дата Сайнс (Data Science) – одна з найпрогресивніших областей в програмуванні сьогодні, а Пітон (Python) – найпопулярніший і поширений мова, яка використовується для аналізу даних. Тож не дивно, що дві ці галузі знань активно вивчаються і застосовуються фахівцями для побудова Інтелектуальне моделей, візуалізації і роботи з даними. Курс, пропонований навчальним IT центром DEVrepublik, дозволить вам швидко освоїти основні інструменти роботи і приступити до ефективного побудови моделей і роботі з даними.
Аналіз даних Python – це продуктивна робота над вирішенням завдань простим і комфортним способом, що має цілий ряд переваг перед використанням низькорівневих мов. Аналітика з Пітон – це:
- Висока продуктивність розробок;
- Простота освоєння;
- Інтерактивність і можливість працювати «на ходу»;
- інтегровані можливості – вбудований інтерпретатор;
- Динамічний розвиток і нові можливості;
- Зручність для командних розробок;
- Оперативне впровадження нових функцій.
Python і аналіз даних в сучасному світі нерозривно пов’язані. Пітон дає можливість в короткі терміни вирішувати різнопланові завдання, об’єднуючи в одному проекті розробників і фахівців, чия діяльність безпосередньо не пов’язана з програмуванням, але важлива для отримання ефективного результату (бізнес-аналітики, дата-аналітики). Це колаборація, яка ідеально підходить для гнучкої оптимізації та одночасного вирішення різнорівневих завдань. Використання Пітон в Data Science – це найбільш прогресивний підхід до розробки.
Python в Data Science і аналізі даних: запишіться на курси в DEVrepublik
Ми пропонуємо максимально комфортні умови навчання в навчальному центрі. У сучасному світі час є найціннішим ресурсом і ми допоможемо вам зберегти його для найбільш вигідного застосування. Курси Пітон для Дата Саинтс в DEVrepublik – це:
- Онлайн платформа для спілкування викладач-студент;
- Ємні теоретичні лекції та величезна кількість практичних годин;
- Зворотний зв’язок і консультування з усіх питань від профі;
- Вибір зручного формату навчання;
- Доступність всіх навчальних матеріалів на одній платформі;
- Доступна вартість навчання;
- Сертифікат по закінченню курсів і гарантоване працевлаштування.
Записатися на курс Python в Data Science легко. Ви можете зателефонувати нам, залишити заявку в формі зворотного зв’язку на сайті або відправити повідомлення на електронну пошту. Ми зв’яжемося з вами для уточнення деталей і узгодження умов навчання.
Деталі курсу
- Лекції 17
- Quizzes 1
- Тривалість 54 hour
- Рівень beginner
- Мова English, Russian, Ukrainian
- Students 0
- Assessments Yes
-
Python Basics
- Introduction to Python. Working from Terminal/IDE
- Python Basics (variables and data structures)
- Programming Fundamentals, part 1 (if operators, for/while loops)
- Programming Fundamentals, part 2 (functions)
- Packages: numpy & sympy
- Packages: pandas
- Algorithms, part 1
- Algorithms, part 2
- Packages for Data Visualization
- OOP, part 1
- OOP, part 2
- Working with files, API requests
-
Data collection