Нужна помощь с решением конкретных задач по бизнес-аналитике?
Оставьте заявку и я свяжусь с вами в ближайшее время для обсуждения деталей
Нажимая на кнопку, вы даете свое согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Погружение в мир аналитики данных с помощью простых и понятных уроков
курс Python
data science
СТАРТ СРАЗУ ПОСЛЕ ОПЛАТЫ
полный курс
Кому подойдет
{ 01 }
Вы работаете в финансовом блоке организации. Хотите упростить и автоматизировать ваши рабочие процессы и высвободить свободное время
{ 02 }
Учитесь в вузе на направлении связанном с бизнес-аналитикой, хотите расширить ваши знания и получить помощь с решением учебных задач
{ 03 }
Учитесь в школе и хотите связать будущее с работой в сфере IT и Data science
{ 04 }
Имеете идеи по созданию своих IT проектов и сервисов. Хотите узнать как воплотить их в жизнь
{ 05 }
Имеете свой бизнес / торгуете на маркетплейсах. Хотите научиться оцифровывать и автоматизировать финансовые расчёты, сократить издержки на оплату труда и сторонних сервисов
{ 06 }
Хотите освоить перспективную профессию аналитика данных и найти новую хорошо оплачиваемую работу
<подробнее о курсе>
6 часов видео
по всем аспектам работы с данными в Python: генерирование данных, импорт из файлов и баз данных, парсинг с веб-ресурсов, преобразования таблиц и матриц, красивая визуализация, создание интерактивных графиков, создание excel-файлов и презентаций.
<опыт>
Курс включает в себя
02
Готовые примеры подробно прокомментированного кода по всем темам и множество заготовок под решения популярных бизнес-задач по работе с данными
03
Интересные задачи для самостоятельного решения и закрепления всех полученных на курсе знаний
04
Консультационное сопровождение по материалам курса, помощь с поиском работы и решению рабочих задач
Чему научитесь
Делать любые операции с таблицами и матрицами в Python, от базовых и простых до сложных операций линейной алгебры
Взаимодействовать с базами данных и файловой системой компьютера через Python, создавать красивые excel-файлы и презентации
Строить красивые дашборды и 3D-графики и создавать на Python интерактивные аналитические веб-приложения
Генерировать данные из разных законов распределения случайных величин и визуализировать распределения
Готовые примеры кода для дальнейшего использования в ваших проектах
По итогам курса вы получаете
Готовые шаблоны
Возможность задать вопрос автору и получить онлайн-консультацию по основам Python и применению знаний в ваших практических задачах
Рекомендации
Доступ к закрытому чату telegram для общения и обмена опытом
Комьюнити
Программа курса
- Возможности random, numpy и pandas для генерации случайных чисел и массивов.
- Генерация случайных дат. Генерация случайных ФИО.
- Генерация случайных комбинаций символов. Создание случайного пароля по заданным условиям. Цикл для подбора пароля.
- Генерация значений из закона распределения случайной величины. Визуализация распределения.
- Создание таблицы случайных данных со случайными идентификаторами, суммами, датами, ФИО.
- Загрузка библиотек и датафрейма. Связь pandas и numpy. Найстройки вывода на печать для pandas и numpy.
- Описательный анализ таблицы данных. Операции для подготовки данных: распознавание типов данных, заполнение пропусков, обработка дубликатов, переименование столбцов.
- Срезы и фильтрация датафрейма: стандартные срезы, методы loc и iloc, метод query, методы at и iat.
- Сортировка данных. Присвоение категориальных типов данных.
- Добавление столбцов. Метод apply: применение функции к столбцу или датафрейму.
- Группировка и агрегация: groupby и agg. Сводная таблица: pivot_table. Развёртывание таблицы: melt.
- Скользящее среднее. Оконные функции: кумулирование сумм внутри "окна". Соединение столбцов. Разделение столбцов по столбцам и по строкам. Преобразование категориальных признаков в числовые. Алгоритм one-hot-encoding.
- Соединения таблиц. Присоединение вниз или вправо: concat. Слияние таблиц: merge, аналог оператора SQL JOIN. Присоединение данных по курсам валют с сайта ЦБ.
- Создание numpy-матриц (array): последовательности и случайные массивы. Использование "маски" при создании матрицы.
- Получение данных в виде матриц с pandas-датафреймов. Использование LabelEncoder. Алгоритм one-hot-encoding.
- Статистические функции для агрегации данных с numpy-матрицы. Агрегация по строкам и столбцам.
- Обработка пустых и нулевых значений в матрице.
- Способы обращения к элементам матрицы. Срезы. Многомерные срезы. Заполнение фрагментов матрицы значениями по формуле.
- Матричные преобразования. Транспонирование. Алгоритм расчёта ковариации и ковариационная матрица.
- Операции линейной алгебры в numpy. Вычисление ранга матрицы. Обратная матрица. Определитель матрицы. Нахождение собственных значений матрицы и собственных векторов матрицы. Сингулярное разложение матрицы. Использование собственных векторов и сингулярного разложения при преобразовании матрицы методом главных компонент.
- Импорт файлов из интернета по url ссылке. Запрос response методом get. Скачивание файла на компьютер с помощью wget. Распаковка zip-архива. Расшифровка текстовых данных: декодирование объекта класса bytes.
- Получение данных по API на примере данных личного кабинета селлера Wildberries. Методы запроса get и post. Получение данных в формату json. Drill-down: углубление внутрь данных.
- Считывание данных из html-кода веб-страницы. Загрузка ставок кривой бескупонной доходности ЦБ и курсов валют с сайта ЦБ. Применения циклов и генераторных выражений для получения данных за множество периодов.
- Парсинг веб-страниц при помощи Beautiful soup. Поиск элементов в коде веб-страницы. Парсинг всех новостей и созранение заголовков и текстов новостей в excel-файл. Оптимизация кода парсинга данных при помощи функций, циклов, генераторных выражений.
- Работа с файловой системой в Python. Возможности os и shutil для создания и удаления файлов и папок. Создание структуры папок для сохранения итоговых результатов одним циклом.
- Импорт из разных форматов файлов: excel, json, csv, parquet. Особенности чтения csv-файлов. Считывание кодировки и разделителя из csv-файла. Обработка импортированных данных. Исправление заголовков. Обработка чисел. Обработка дат.
- Взаимодействие Python с СУБД. Создание подключения к СУБД, ввод парамтров подключения. Запись таблицы данных в базу с помощью sqlalchemy. Загрузка таблицы из базы данных по введенному SQL-запросу.
- Импорт данных из файла pdf. Сохранение текста pdf-файла в строковую переменную. Распознавание таблиц внутри pdf-файла.
- Чтение текста с картинки. Использование модуля pytesseract-ocr. Оценка качества распознавания текста.
- Импорт и проигрывание музыки в python: импорт файла, воспроизведение, остановка проигрывания.
- Основные библиотеки для визуализации в Python: matoplotlib, seaborn, plotly. Базовые графики seaborn:
- 1) relplot - точечные и линейные графики: визуализация зависимости двух числовых показателей. Визуализация линейной регрессии и остаточных отклонений от модели линейной регрессии;
- 2) displot - графики гистограммы, плотности и функции распределения: визуализация распределения одного или двух количественных признаков;
- 3) catplot - категориальные графики: визуализация различий между категориями. Виды категориальных графиков: точечные, столбчатые, коробки, ящики с усами, скрипки.
- Аргументы функций построения графиков. Добавление развибки графика по категориями внутри одного графика (hue) и разбивки на несколько графиков (col).
- Отличия функция построения графиков axis-level и figure-level functions. Использование seaborn в сочетании с matplotlib.
- Совмещённые графики в seaborn: PairGrid, FacetGrid и Jointplot.
- Другие графики: теплокарта, круговой график (пирог), лепестковая диаграмма ("паутина"), географическая карта, карта слов.
- Интерактивная визуализация: возможности plotly. Построение 3D графика в plotly. Визуализация финансовых результатов в виде интерактивных финансовых графиков: воронка и водопад.
- Основы построение интерактивных веб-приложений на plotly + dash. Создание элементов интерфейса и интерактивных переключателей в приложении. Вывод графиков. Создание callback-функции для интерактивного обновления графика в зависимости от выбора элементов пользователем. Input параметров и передача данных в элемент интерфейса из callback-функции. Запуск приложения в браузере.
- Использование pd.ExcelWriter для создания мультистраничного excel-файла.
- Возможности openpyxl. Создание excel-файла, загрузка excel-файла, создание, перемещение и удаление листов, запись данных в файл из датафрейма, сохранение файла.
- Изменение форматов ячеек и значений внутри excel-файла. Изменение цветов и присвоение правил условного форматирования в выбранные диапазоны ячеек.
- Создание комбинированной диаграммы. Добавление аналогичных диаграмм циклом на все листы excel-файла.
- Создание презентаций power-point в python. Создание слайдов, добавление на слайд таблиц и pandas dataframe. Загрузка презентации из шаблона и внесение изменений в шаблон презентации.
- Создание диаграмм в презентации. Цикл для создания слайдов с графиками по всем имеющимся в таблице признакам.
/ 7 видеоуроков
курс Data Science
Стоимость курса
/ Практические задания
/ 7 файлов с готовыми примерами кода
/ Обучение в удобное время
/ Доступ к закрытой группе в Telegram
/ Консультационное сопровождение и помощь с решением практических задач
42000₽
Доступ к курсу на 6 месяцев
<Часто задаваемые вопросы>
Моя методика преподавания максимально практична: никакой лишней теории и воды, только используемые в практике знания. Благодаря этому материал укладывается в максимально короткое время, и вы научитесь аналитике данных с минимальными затратами усилий и денег. Также, приобретая курс, вы получаете доступ к нашему сообществу, где можете получить помощь с решением любых интересующих вас вопросов.
После оплаты на e-mail приходит письмо со ссылкой на личный кабинет и паролем. После входа в личный кабинет по ссылке откроются все материалы по приобретённым курсам.
Да, для этого в окне оплаты выберите нижнюю опцию "Рассрочка" и укажите желаемы срок рассрочки платежа.
Желательны базовые знания программирования на Python по курсу "Python от А до Я" - https://mstislav-efimov.ru/courses/python-start. Также бесплатные видео на канале https://www.youtube.com/channel/UC3fL3AwBA-dmuFXbkCYhmpg, в т.ч. видео по установке Python и Jupyter lab на компьютер - https://www.youtube.com/watch?v=L-Cc2Hb1ioM&t=290s .
Да! Вы изучаете материалы и задаете вопросы в любое удобное для вас время и в удобном вам темпе.
Сразу после приобретения курса вы получаете доступ к закрытой группе в Telegram, где можете задать любые вопросы по курсу и применению полученных знаний.
Автор гарантирует качество курса и готов вернуть оплату если курс и консультации не окажутся полезными.
Изучение программирования не так страшно, как кажется на первый взгляд. Материал объясняется доступным языком в размеренном темпе. После изучения видео вместе с запуском прилагаемого кода на своем компьютере вы освоите все аспекты работы с данными на Python и будете уверенно применять знания.
Для приобретения части курса обратитесь к автору по указанным на сайте контактам.
Да, вы можете написать об этом автору лично, либо в группе участников курса и договориться об условиях партнёрства.
<Отзывы учеников>
Что говорят мои ученики про мои уроки и обучение
“
Маргарита
Обучение Python
Все отлично, преподаватель подробно отвечал на вопросы при выполнении различных задач в python (функции, кластерный анализ, преобразование данных) и понятно объяснял материал
1/10
<Отзывы учеников>
Что говорят мои ученики про мои уроки и обучение
“
Алла
Обучение Microsoft Office Excel
Отличное понимание вопросов и умение их решать. Немногие специалисты готовы помочь разобраться в возникших ошибках. Понятно объясняет, обращает внимание на слабые стороны знаний и помогает улучшить их! Профессионал своего дела!!!
2/10
<Отзывы учеников>
Что говорят мои ученики про мои уроки и обучение
“
Иван
Обучение Python
Очень продвинутый преподаватель! Хорошо и глубоко объясняет материал, при этом все очень доступно и понятно. Всегда на связи - готов ответить на все возникающие вопросы, погрузиться в контекст. Рекомендую!
3/10
<Отзывы учеников>
Что говорят мои ученики про мои уроки и обучение
“
Анна
Обучение Python
Преподаватель по Питону, с которым я успела поработать, оказался настоящим экспертом в своем деле! Занятия с ним были полными полезной информации. Он владеет глубокими знаниями в программировании на Питоне и четко передает их. Что мне особенно понравилось в его подходе, так это его способность объяснить сложные концепты и алгоритмы очень простым и понятным языком! Я рекомендую его всем, кто хочет освоить программирование и получить надежные навыки и знания в этой области. Мстислав, большое спасибо!
4/10
<Отзывы учеников>
Что говорят мои ученики про мои уроки и обучение
“
Екатерина
Обучение Python
Очень добросовестный человек, помог качественно выполнить задание к экзамену. Видно, что ему интересно то, чем занимается.
5/10
<Отзывы учеников>
Что говорят мои ученики про мои уроки и обучение
“
Ирина
Обучение Python
Мстислав Дмитриевич прекрасно объясняет материал, готов помочь с трудностями, доброжелателен. Занимаемся две недели. Будем продолжать занятия.
6/10
<Отзывы учеников>
Что говорят мои ученики про мои уроки и обучение
“
Елена Нуриева
Создание дашбордов
Мне очень понравилось работать с Мстиславом. Очень умный и грамотный. Мне очень помог в написании формул в pbi. Буду обращаться снова! Рекомендую.
7/10
<Отзывы учеников>
Что говорят мои ученики про мои уроки и обучение
“
Наталия
Обучение Data Science
Очень понравилось работать с данным специалистом. Не смотря на высокую сложность проекта, работа была выполнена в срок, профессионально и даны пояснения ко всем этапам. Обязательно продолжу работать только с этим специалистом, если, конечно, он располагает временем!)
8/10
<Отзывы учеников>
Что говорят мои ученики про мои уроки и обучение
“
Анна
Обучение Python
Мстислав все очень доступно объясняет, спокойно и доброжелательно. Отвечает на все возникающие вопросы) Всем рекомендую данного специалиста, с выбором точно не ошибетесь!
9/10
<Отзывы учеников>
Что говорят мои ученики про мои уроки и обучение
“
Ирина
Математическая статистика
Мстислав Дмитриевич отличный преподаватель) помог разобраться с математической статистикой, объяснил материал и подготовил к тесту в университете, рекомендую 👍🏻
10/10
<Бесплатные видео>
|
Оставьте свои контактные данные - я свяжусь с вами в ближайшее время.
Нажимая на кнопку, вы даете свое согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности