Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как с помощью этого языка программирования строить предиктивные модели, визуализировать данные и работать с нейросетями. Курс ориентирован на практику и позволит вам сразу приступить к работе с данными и построению моделей. Три строчки кода, написанные сегодня, заменяют три часа работы на этой неделе… на каждой неделе!

В этом курсе вы последовательно шаг за шагом пройдете все необходимые этапы, чтобы научиться разрабатывать код на языке программирования Python. По окончании курса вы будете не только обладать всеми основными базовыми знаниями в области программирования и разработки программных продуктов, но также уметь составлять правильные и эффективные алгоритмы, писать "красивый" и понятный код, а также разбирать "чужой" код и поэтапно работать над большими комплексными проектами "с нуля".

С каждым годом бизнес-процессы и аналитика всё больше, и больше идут в сторону автоматизации и востребованность специалистов с соответствующими навыками также повышается. И вместе с тем, руководители, директора и бизнесмены само собою не должны в деталях разбираться в коде программ и тем более самим писать их. Но разбираться хотя бы на базовом уровне просто необходимо.

Всем привет! Меня зовут Глеб Михайлов, я аналитик и дата саентист с 10-ти летним стажем. В этом мастер-классе я показываю свои лучшие наработки за 10 лет работы с данными и 3 года преподавания. Чтобы начать анализировать данные тебе понадобится только компьютер с интернетом -- мы будем работать в Google Colab (это бесплатный облачный сервис Google для анализа данных).

Для кого этот курс: Начинающие разработчики Python с интересом к анализу данных. Веб-программисты, изучающие Python для получения и разбора данных. Менеджеры, планирующие использовать Python для автоматизации работы. Научные работники, использующие Python для обработки данных.

Первая часть курса посвящена настройке и работе с окружением. Поскольку Pandas – это библиотека на Python, соответственно, потребуется установить Python на компьютер, если его еще нет. Также потребуется сама библиотека Pandas. И здесь будут рассмотрены два варианта: установка виртуального окружения и необходимых библиотек с нуля и установка дистрибутива Anaconda, который включает весь необходимый набор библиотек.

Узнай как предобрабатывать данные, строить сводные таблицы, искать связи в данных. Узнай когда использовать графики и когда нет, и как правильно оформлять свою работу. Когда можно и когда нельзя применить корреляцию? В чем отличие категориальных переменных от непрерывных?

После прохождения этого курса вы познакомитесь с основами Python и узнаете как можно парсить вакансии с сайтов по поиску работы (хедхантер и stackoverflow). Сделаете сервер на Flask. После парсинга вакансий, мы будем выводить их на веб-странице и позволим пользователям скачать их в CSV-файле.

Я научу вас писать софт на языке Python с упором на заработок: крутые постеры, регеры, рассыльщики, парсеры, софт для сбора и анализа данных для заработка и т.д. Вот чем мы будем заниматься в рамках данного курса. Те навыки, которые позволяют генерировать схемы в сфере манимейкинга, арбитража и SEO.

В конце этого курса вы поймете самые важные компоненты веб-парсинга и сможете создавать свои собственные веб-парсеры для получения новых данных, оптимизации внутренних процессов и многого другого. Кроме того, ознакомьтесь с некоторыми из наиболее распространенных методов очистки и отточите свои навыки программирования на Python, пока вы занимаетесь этим!