Курс Аналіз даних з Python

  • Online
  • Для початківців, Для досвідчених
  • Python, Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Навчальний центр: Robot Dreams
Формат:Курс
Мова викладання:Ukrainian
Тривалість навчання:16 занять
Початок курсу:07.10.2025
Вартість навчання:Уточнюйте

Перейдіть на новий рівень аналізу даних - перетворіть формули, довгі таблиці, звіти вручну на гнучкі візуалізації, точні прогнози та зрозумілі презентації завдяки Python.

Програма курсу

Знайомство з Python і середовищем роботи

  • Дізнаєтеся, що таке Python і як його застосовують в аналітиці
  • Навчитеся встановлювати Python і налаштовувати середовище для роботи
  • Зрозумієте базовий синтаксис, типи даних та оператори
  • Розберете принципи гарного стилю коду

Основи програмування на Python

  • Розберете основні типи алгоритмів: послідовність, розгалуження, цикли
  • Навчитеся застосовувати умовні оператори if, elif, else
  • Попрактикуєтесь у створенні циклів for і while для виконання повторюваних дій

Базові можливості Python

  • Навчитеся створювати власні функції, передавати їм аргументи та викликати їх у коді
  • Зрозумієте, як працюють базові структури даних: list, tuple, dict, set
  • Дізнаєтесь, як встановити бібліотеки через pip або conda
  • Попрацюєте з модулями collections та itertools для роботи з наборами даних

Основи об'єктно-орієнтованого програмування на Python

  • Дізнаєтеся, що таке класи, об'єкти й методи та зрозумієте принципи об'єктно-орієнтованого програмування (ООП)
  • Навчитеся використовувати конструктори, атрибути й інкапсуляцію
  • Розберете механіку наслідування і роботу з абстрактними класами

NumPy для роботи з числовими даними

  • Розберете значення бібліотеки NumPy у числовому аналізі
  • Навчитеся створювати одномірні й багатовимірні масиви
  • Набудете досвіду арифметичних операцій і фільтрації масивів
  • Опануєте логічну фільтрацію та broadcasting для оптимізації обчислень

Основи Pandas для обробки даних

  • Розглянете бібліотеку Pandas і зрозумієте, для чого вона потрібна в аналітиці
  • Навчитеся створювати Series і DataFrame, імпортувати CSV/Excel
  • Опануєте базову обробку даних: фільтрацію, сортування, агрегацію та об'єднання таблиць
  • Зрозумієте, як трансформувати дані з допомогою groupby(), map(), np.select()

Розумна обробка даних у Pandas: дати, ранги, сесії

  • Навчитесь ефективно збирати дані з .loc[], .iloc[] у Pandas та працювати з індексацією в NumPy
  • Дізнаєтеся, як обробляти часові дані з допомогою .dt, to_datetime()
  • Розберете метод merge_asof() для приєднання за часом
  • Застосуєте ковзні обчислення, ранжування та сесійну сегментацію для глибокого аналізу даних

Основи візуалізації з Matplotlib та Seaborn

  • Дізнаєтеся про ключові принципи побудови графіків, розглянете графіки в Pandas, а також спеціальні бібліотеки для візуалізації: Matplotlib та Seaborn
  • Навчитеся створювати різні типи візуалізацій: від простих лінійних і стовпчастих графіків та гістограми в Matplotlib до heatmap, boxplot, scatterplot у Seaborn
  • Набудете навичок роботи зі стилями, кольорами й підписами, щоб графіки були інформативними та зрозумілими для аналітичних презентацій

Інтерактивна візуалізація з Plotly: дашборди й реальні кейси

  • Зрозумієте, для чого потрібна інтерактивна візуалізація
  • Розглянете бібліотеку Plotly
  • Навчитеся створювати графіки за допомогою Plotly Express
  • Розглянете базову структуру дашборда в Dash
  • Навчитеся візуалізувати бізнес-дані - створювати інтерактивні графіки для продажів, клієнтів, динаміки у вигляді інтерактивних елементів з базовим управлінням через layout і callback-функції

Scikit-learn. Статистика в Python: гіпотези, кореляції, регресія

  • Дізнаєтесь, як застосовувати описову статистику, перевірку гіпотез і кореляційний аналіз для оцінювання бізнес-даних
  • Вивчите два підходи до моделювання: scikit-learn (для швидкого створення моделей) та statsmodels (для детального статистичного аналізу лінійної регресії)
  • Навчитеся виявляти статистично значущі відмінності між групами даних і робити обґрунтовані висновки для ухвалення бізнес-рішень

Машинне навчання для аналітика: прогнози, моделі, кейси

  • З'ясуєте, як працює прогнозний аналіз і кросвалідація: інструменти, що допомагають перевіряти якість моделей і не вводити себе в оману
  • Зможете будувати базові моделі машинного навчання: класифікаційні (наприклад, передбачення відтоку клієнтів) та регресійні (наприклад, прогноз виручки)
  • Зрозумієте, коли та як обирати між класифікацією і регресією у бізнес-завданнях
  • Дізнаєтесь, як оцінювати точність моделей за допомогою метрик MAE, R2, accuracy
  • Навчитеся інтерпретувати результати моделі та визначати ключові фактори, що впливають на поведінку клієнтів або фінансові показники

Вебскрапінг з Beautifulsoup

  • Дізнаєтесь, як працюють HTTP-запити та DOM-структура
  • Навчитеся завантажувати HTML-документи через requests
  • Попрацюєте з BeautifulSoup для парсингу даних і витягування потрібних елементів
  • З'ясуєте, як зберегти дані у CSV для подальшого аналізу

Парсинг даних і робота з API: Scrapy, Requests

  • Дізнаєтесь, як працює фреймворк Scrapy: його структура, пайплайни та переваги для збору вебданих
  • Зрозумієте, що таке API, як знаходити документацію та витягувати з нього потрібні дані
  • Попрактикуєтесь у запитах до REST API за допомогою бібліотеки requests
  • Порівняєте підходи: API vs скрапінг

Робота з базами даних: від SQLite до Postgresql

  • Навчитеся працювати з базами даних, зберігати й обробляти великі обсяги даних
  • Створите локальну базу даних в SQLite, зможете робити таблиці та виконувати CRUD-операції
  • Опануєте SQLAlchemy для створення ORM-моделей, фільтрації та оновлення даних
  • Зрозумієте, як під'єднуватися до PostgreSQL через psycopg2 та як завантажувати дані з SQL-запитів у Pandas і формувати звіти для аналітики й презентацій

Автоматизація збору та обробки даних

  • Навчитеся писати скрипти для регулярного збору, очищення й трансформації даних
  • Вивчите основи логування, обробки помилок, таймаутів
  • Дізнаєтесь, як обробити JSON-відповідь з API, витягнути ключові показники та зберегти їх у CSV для подальшої обробки
  • Автоматизуєте обробку помилок, логування та створення щоденного аналітичного звіту
  • Дізнаєтесь, як працювати із хмарними сервісами (Google Drive, AWS S3)

Презентація фінальних проєктів

  • У фінальному проєкті ви оберете один із запропонованих реальних датасетів і пройдете повний цикл роботи з даними в Python: від завантаження й обробки до побудови візуалізацій та формування висновків
  • Презентуєте власний проєкт лектору та колегам

Особливості курсу

  • Допомога ментора
  • Практика
  • Курсовий проєкт
  • Зручний формат
  • Індивідуальний фідбек
  • Доступ назавжди
  • Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Анна Шепелєва - Senior Data Analyst at Brainstack

Читайте нас в Telegram, щоб не пропустити анонси нових курсів.

Схожі курси

Навчальний центр
Foxminded
Формат
Online
Початок навчання
Будь-який момент
Тривалість
5 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
6 400 UAH за місяць
Навчальний центр
Джун IT Academy
Формат
Online
Початок навчання
Будь-який момент
Тривалість
-
Рівень
Для дітей, Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Навчальний центр
Robot Dreams
Формат
Online
Початок навчання
20.12.2023
Тривалість
6 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Навчальний центр
IT STEP Academy
Формат
Online
Початок навчання
01.05.2025
Тривалість
6 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
24 790 UAH за курс