Введение в анализ данных

Описание курса:

Уникальный бесплатный курс для всех, кто хочет освоить инструменты анализа данных и начать карьеру в IT-сфере.

Научиться красиво и понятно представлять массивы данных средствами Python нам поможет библиотека Matplotlib. С её помощью можно создавать и настраивать диаграммы различной сложности, вплоть до трёхмерных и анимированных. А после можно поэкспериментировать с дизайном, применив к созданным визуальным отчётам разные цвета и стили.

По окончании курса вы получите фундаментальные знания по анализу данных в Python, научитесь их визуализировать, работать с базами данных и статистическим анализом, а также узнаете основы синтаксиса языка SQL.

Сможете получить дополнительные компетенции и повысить уровень заработной платы, а также продемонстрировать необходимые навыки на собеседованиях при трудоустройстве. Курс станет важной ступенью в аналитике данных, инженерии данных и машинном обучении.

Для кого курс?

Этот курс подойдет для студентов, выпускников и всех, кто понимает, что Big Data меняет мир!

Как проходит обучение?

Уроки курса будут выходить в соцсетях и на сайте МАИ и VK Education. Всё это бесплатно, нужно только твоё желание учиться.


Чему вы научитесь?

  • Узнаете историю языка Python
  • Основным библиотекам Python
  • Визуализировать получаемые данные
  • Работать с таблицей и базами данных
  • Математической статистике и её применению к данным
  • Основам синтаксиса языка SQL

Программа курса:

Раздел 1. Python для анализа данных

История языка, философия Python

Материалы к курсу

Работа с Jupyter Notebook. Синтаксис и основные конструкции языка

Библиотека Pandas и Numpy

Векторизированные вычисления с помощью Numpy
Series и DataFrame
Объединение таблиц
Пример работы с данными с помощью Pandas

Раздел 2. Визуализация данных

Библиотека Matplotlib
Визуализация с помощью Pandas
Магия Seaborn and Plotly

Раздел 3. Статистический анализ данных

Выборка, генеральная совокупность, статистические меры
Нормальное распределение и Центральная предельная теорема
Пайплайн проверки статистических гипотез
Статистические критерии. ANOVA
Проверка статистических гипотез с помощью параметрических критериев
Доверительные интервалы
Проверка статистических гипотез с помощью непараметрических критериев

Раздел 4. Работа с базами данных

Основы синтаксиса языка SQL

Наши лекторы:

Продолжительность курса: 4.6 ак. час.
Стоимость курса: Бесплатно