Главная
/
Каталог
/
Анализ данных на языке Python

Анализ данных на языке Python

Познакомьтесь с языком Python, научитесь анализировать большие объёмы данных с его помощью, освойте основы машинного обучения

 
120 000
Юр. лица
120 000
Ближайший старт
1 октября
Формат обучения
Онлайн (с преподавателем)
Длительность программы
10 месяцев
Занятость
2-4 раза в неделю по 4 ак. часа
Аналитик данных (или дата-аналитик) – специалист, который занимается сбором, обработкой и анализом больших объемов данных для получения новых знаний и решений. Он использует методы машинного обучения, статистики и других областей науки для создания моделей, которые могут предсказывать поведение данных или выявлять закономерности. Аналитик данных может работать в различных областях: финансы, медицина, маркетинг, производство.
  1. Диплом Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого — ведущего вуза страны

  2. Преподаватели-практики с большим опытом

  3. Обучение заканчивается защитой собственного проекта на основе реальных данных

Кому подойдет программа

Новичкам в анализе данных

Чтобы начать работу в сфере анализа больших данных или машинного обучения

Специалистам из смежных профессий

Маркетологам, бизнес-аналитикам, менеджерам и продуктовым аналитикам - всем, кто работает с данными

Студентам технических и экономических специальностей

Чтобы получить дополнительную специальность, знания Python, Data Science и Machine Learning

Что вы будете уметь по окончании программы?

1
Сбор, обработка, анализ и визуализация данных с помощью Python
2
Опыт работы с библиотеками Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn
3
Проводить исследовательский анализ и применять статистические тесты
4
Применение основных моделей и алгоритмов машинного обучения для работы с данными

Специальности и направления деятельности выпускников программы

Аналитик данных
Маркетинговый аналитик
Финансовый аналитик

Программа

Основы программирования на языке Python
40
  • основные синтаксические конструкции и особенности языка Python;
  • типы данных, поддерживаемые языком Python;
  • возможности встроенных модулей языка Python;
  • базовые понятия объектно-ориентированного программирования.
Основы баз данных
32
  • основ баз данных и СУБД;
  • язык запросов SQL;
  • использование агрегатных и оконных функции;
  • написание аналитических запросов;
  • подготовка необходимых для анализа данных с помощью языка SQL.
Введение в анализ данных на языке Python
24
  • основные принципы анализа данных с помощью возможностей языка Python;
  • консолидация данных;
  • трансформация данных;
  • предобработка данных;
  • визуализация данных.
Программирование на Python для анализа данных
40
  • сбор данных с помощью языка Python. Работа с файлами разных форматов,  чтение и запись CSV, XML, JSON, Excel, HTML;
  • методы очистки и подготовки данных;
  • библиотеки Matplotlib, Plotly, Seaborn для визуализации данных;
  • анализ данных из открытых источников.
Методы машинного обучения в прогнозировании данных
32
  • методы первичного анализа данных;
  • методы проверки статистических гипотез;
  • методы масштабирования, отбора, понижения размерности признаков;
  • линейные модели для классификации;
  • нелинейные модели для классификации;
  • линейные модели для регрессии;
  • нелинейные модели для регрессии;
  • ансамблевые методы и методы настройки параметров.
Прогнозирование временных рядов
32
  • базовые понятия и методы анализа и прогнозирования временных рядов;
  • структуру временного ряда;
  • методы оценки качества моделей;
  • модели одномерных временных рядов.

Диплом о профессиональной переподготовке Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого — крупнейший технический вуз страны, опирающийся на традиции сильнейших научных школ, создающий прорывные технологии для российской экономики и промышленности. В рейтинге университетов России СПбПУ неизменно занимает ведущие позиции. Политехнический университет стремится с максимальной ответственностью реализовывать ключевую цель в сфере высшего образования — создание новой экономики: экономики знаний, лидерства и инноваций. И ключевым звеном здесь становятся высококвалифицированные кадры, владеющие передовыми мировыми технологиями, способные решать новые комплексные задачи промышленности и готовые вывести российскую экономику на новый уровень развития.

Мы всегда на связи
Румянцева Екатерина
Специалист