Курс Python для аналізу даних

Ця інтенсивна програма допоможе швидко вивчити основи мови Python для роботи з даними. Ти навчишся обробляти дані за допомогою Python, автоматизувати рутинні задачі та створювати візуалізації для швидкого аналізу. Все це на реальних прикладах із використанням сучасних інструментів і підходів у сфері Data Analytics.

Програма курсу

Вступ до Python

• Вступ - (DS - DA - BI)
  • Навички та інструменти в роботі аналітика даних
• Використання Jupyter Notebooks
  • Комірки Jupyter Notebooks
  • Імпорт та експорт даних у Jupyter Notebooks
  • Деякі корисні "магічні" %-команди
• Основи мови програмування Python
  • Що таке Python і як його використовують в аналізі даних?
  • Встановлення та налаштування Python
  • Основні синтаксичні правила: змінні, типи даних, оператори
• Функції, цикли та умовні оператори
  • Як створювати функції в Python
  • Використання циклів for та while
  • Умовні оператори (if, else, elif)
• Основні типи й конструкції Python їх призначення та використання
  • Списки, кортежі
  • Рядки (літерали) та основні методи
  • Множини й словники
  • Поняття "модуль" та приклади їх створення і використання
  • Робота з текстовими файлами

Джерела даних та їх обробка у Python

• Звідки аналітики отримують дані: API, CSV, Excel, SQL, вебскрапінг
  • Використання бібліотек для отримання даних з різних джерел (Requests та ін.)  
  • Формати даних: CSV, JSON, Excel та ін.
  • Читання даних з CSV та TXT
  • Читання даних із баз даних на прикладі SQLite
• Обробка даних: фільтрація, сортування, об'єднання таблиць
  • Введення в бібліотеки для роботи з даними (Pandas, NumPy)
  • Зчитування даних за допомогою модуля Pandas
  • Очищення та нормалізація даних
  • Очищення дублікатів даних
  • Очищення даних та візуалізації

Основи роботи з даними у Python на прикладі модуля Pandas

• Знайомство з бібліотеками для роботи з даними
  • Бібліотеки NumPy та Pandas: що це та для чого їх використовують
  • Операції з масивами та таблицями
  • Маніпулювання та очищення даних
• Робота з табличними даними
  • Фільтрація, сортування та об'єднання таблиць
  • Поняття кореляції даних
  • Інструменти в пайтоні для перевірки гіпотез
• Візуалізація даних у Python
  • Основи бібліотеки Matplotlib для побудови графіків
  • Знайомство з Seaborn для складніших візуалізацій
  • Створення лінійних, гістограмних та кореляційних графіків
  • Елементи інтерактивності в Jupyter Notebooks

Python для роботи з SQL та Excel

• Огляд роботи з SQL у Python
  • Введення в реляційні бази даних та SQL
  • Виконання базових SQL-запитів (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
  • Огляд інструментів роботи з великими базами даних та оптимізації запитів
  • Розуміння класу в ООП. Поняття ORM - що таке, навіщо і коли
  • Підключення до бази даних за допомогою SQLAlchemy
• Огляд роботи з Excel у Python
  • Нові можливості використанні пайтону від MS
  • Використання бібліотеки openpyxl, xlwings для взаємодії з Excel-файлами
  • Автоматизація базових операцій в Excel: фільтрація, обчислення та генерація звітів
  • Форматування Excel-даних у Python через openpyxl, xlwings

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Зворотній зв'язок
• Сертифікат про проходження курсу
• Робота з інструментами

Викладачі курсу

Василь Коломієць - Data Analyst, Python Developer at EZ Cloud