ТОП-4 курса обучения Python для анализа данных

Практически в любой науке или индустрии используют язык программирования Python для анализа данных. Его алгоритмы собирают, обрабатывают и визуализируют большие массивы неструктурированных данных из разных источников. С такими данными невозможно разобраться вручную или в электронных таблицах.

Аналитик данных на Python может сравнивать тысячи показателей, выявлять скрытые взаимосвязи, проверять гипотезы и делать прогнозы. Компания, в которой есть такой специалист, может быстро реагировать на изменения рынка. Работодатели готовы платить за информацию — аналитики данных на Python, дата-сайентисты и специалисты по машинному обучению возглавили ТОП высокооплачиваемых IT-профессий по данным hh.ru.

Если вы хотите научиться глубоко исследовать данные, пройдите курс Python для анализа данных. Обучение не займёт много времени — длительность курсов в нашей подборке начинается от 2 месяцев.

Курс «Python для анализа данных» от Skypro

Учебные блоки

1. Плавное погружение в Python
2. Библиотеки
3. Визуализация данных
4. Python для анализа статистических тестов
5. Получение данных из разных источников
6. Прогнозирование

Полную программу смотрите на сайте курса.

Преподаватели

Михаил Морозов — глава отдела аналитики онлайн-школы английского языка Skyeng.

Шагане Мирзоян — технический специалист отдела аналитики «СберМаркета».

Подробнее о преподавателях смотрите на сайте курса.

Чему вы научитесь

• писать код на Python,
• отправлять запросы к базам данных,
• собирать и обрабатывать данные из внешних источников,
• объединять таблицы,
• визуализировать данные на графиках и диаграммах,
• делать аналитические расчёты,
• подводить итоги A/B-тестов,
• составлять прогнозы на основе данных,
• находить отклонения и ошибки в данных.

Мнение редакции

Курс для начинающих и опытных аналитиков, будет полезен маркетологам и топ-менеджерам. Вы научитесь программировать на Python и сможете автоматизировать анализ данных. Вы узнаете, как собирать информацию из групп вконтакте, Яндекс.Метрики и удалённых баз данных и сможете использовать алгоритмы, чтобы облегчить сортировку данных, работу с датами, текстами и другой информацией. Вы разберётесь, как делать аналитические расчёты, подводить итоги A/B-тестов и выстраивать прогнозы и сможете использовать визуализацию для построения графиков и гистограмм и устранения ошибок. Вы отработаете навыки на воркшопах и практических заданиях, добавите в портфолио проекты по анализу и прогнозированию данных и получите диплом.

Курс «Python для анализа данных» от SkillFactory

Учебные блоки

1. Знакомимся с Python
2. Работаем с большими данными
3. Работаем с более продвинутыми случаями
4. Собираем данные из интернета
5. Учимся дополнительным возможностям

Полную программу смотрите на сайте курса.

Преподаватели

Саша Турилин — автор курса и основатель школы SkillFactory.

Макс Шептяков — автор курса, бизнес-аналитик интернет-сервиса объявлений Avito.

И ещё 8 преподавателей. Подробнее о них смотрите на сайте курса.

Чему вы научитесь

• собирать и объединять данные из разных источников,
• автоматизировать сбор данных,
• создавать сводные таблицы,
• анализировать разные типы и форматы файлов,
• визуализировать данные на гистограммах и графиках,
• составлять и обновлять отчёты.

Мнение редакции

Курс для аналитиков, бизнес-аналитиков и менеджеров продукта. Вы освоите Python и его библиотеки алгоритмов и сможете автоматизировать сбор данных из интернета, их обработку и составление отчётов. Вы узнаете, как объединять и визуализировать данные из разных источников, парсить веб-страницы и общедоступные профили пользователей вконтакте. Вы научитесь настраивать автоматическое обновление отчётов и исправлять ошибки в коде. Вы попрактикуетесь на реальных задачах, с которыми ежедневно сталкиваются аналитики, добавите проекты в портфолио и получите диплом, а школа поможет с трудоустройством.

Курс «Python для анализа данных» от Нетологии

Учебные блоки

1. Основы Python для работы с данными
2. Знакомство с основными библиотеками для анализа данных
3. Статистика в Python
4. Feature engineering и предобработка данных
5. Лабораторные работы
6. Диплом

Полную программу смотрите на сайте курса.

Преподаватели

Константин Башевой — аналитик-разработчик в «Яндексе».

Олег Булыгин — IT-аудитор в «Сбербанке».

И ещё 2 преподавателя. Подробнее о них смотрите на сайте курса.

Чему вы научитесь

• парсить информацию из внешних источников,
• подготавливать данные к анализу,
• применять аналитические алгоритмы,
• проводить статистический анализ данных,
• генерировать гипотезы,
• проектировать статистически значимые A/B-тесты,
• автоматизировать генерацию отчётов.

Мнение редакции

Курс будет полезен начинающим разработчикам на Python, аналитикам, менеджерам проектов и менеджерам продукта. Вы освоите аналитические библиотеки алгоритмов Python, научитесь парсить информацию из внешних источников, проверять и очищать данные и проводить статистический анализ данных. Вы узнаете, как находить зависимости и корреляции, визуализировать информацию, грамотно генерировать гипотезы и проектировать статистически значимые A/B-тесты и сможете автоматизировать рутинные задачи и анализировать большие объёмы данных. Вы закрепите знания на домашних и лабораторных работах и выполните дипломный проект: подготовите данные для анализа и напишете алгоритм, который предсказывает вероятность болезни у пациента по разным признакам.

Курс «Анализ данных на Python» от Nordic IT

Учебные блоки

1. Python — базовые конструкции языка
2. Статистика — основные понятия
3. Python — прикладные возможности
4. SQL
5. Статистика — простые методы и их типичные применения
6. Основы машинного обучения

Полную программу смотрите на сайте курса.

Преподаватели

Зохраб Ахундов — аналитик данных в «Мегафоне».

Сергей Дормидонтов — аналитик данных в «Яндексе».

И ещё 2 преподавателя. Подробнее о них смотрите на сайте курса.

Чему вы научитесь

• программировать на Python,
• создавать базы данных,
• писать SQL-запросы к базам данных,
• собирать и упорядочивать данные в однородные группы,
• применять алгоритмы машинного обучения,
• автоматизировать сбор информации,
• анализировать большие объёмы данных,
• выявлять корреляции,
• сравнивать группы данных,
• проверять статистические гипотезы,
• рассчитывать вероятность событий,
• находить оптимальное решение,
• визуализировать данные,
• выстраивать рекомендательные системы,
• прогнозировать рост или падение показателей,
• создавать чат-боты с искусственным интеллектом.

Мнение редакции

Курс для начинающих аналитиков данных, подойдёт маркетологам, менеджерам продуктов и топ-менеджерам. Вы научитесь программировать на Python и обрабатывать большие массивы данных: выявлять корреляции, проверять статистические гипотезы, рассчитывать вероятность событий и находить оптимальное решение. Вы освоите библиотеки алгоритмов машинного обучения и конструктор нейросетей и сможете выстраивать прогнозные и рекомендательные системы и автоматизировать рутинные процессы. Вы отработаете навыки на практике и добавите 2 проекта в портфолио. Вы можете выбрать очный или онлайн-формат обучения, а по окончании курса пройти набор на стажировку в Сколково.

Вывод

Аналитика данных на Python стала мастхэвом в бизнес-среде — она позволяет принимать взвешенные решения на основе актуальной информации. Топ-менеджеры анализируют бизнес-показатели и данные о конкурентах, пользователях и потенциальных партнёрах, оценивают ресурсозатратность и потенциальные последствия своих решений и выстраивают оптимальную стратегию продвижения и продаж.

Начать использовать Python для анализа данных довольно просто благодаря его интуитивно понятному, похожему на человеческие языки синтаксису. Выбирайте курс из нашей подборки и начинайте обучение.