Модератор
- Регистрация
- 7 Апр 2023
- Сообщения
- 1,619
- Реакции
- 9,956
Автор: Stepik
Название: Основы Python для исследований и анализа данных (2023)
![1691781877384.md.png 1691781877384.md.png](https://add.pics/images/2023/08/13/1691781877384.md.png)
Мы хотим сосредоточить внимание на тех людях, которые могут использовать элементы программирования и аналитики в своей профессии.
При этом конечно не преследуется цель превратить всех в разработчиков или действовать под лозунгом “войти в IT”. Скорее, сосредоточиться на освоении инструментов, помогающих в основной работе.
Мы подготовили для вас вводный курс в анализ данных, который сочетает в себе развитие навыков программирования и анализа данных, а также представление о том, какие данные бывают и как с ними можно работать.
![Smiling face with smiling eyes :blush: 😊](https://cdn.jsdelivr.net/joypixels/assets/8.0/png/unicode/64/1f60a.png)
Директор Прикладного центра машинного обучения, анализа данных и статистики (ПЦ МАСТ); Со-руководитель программы прикладного анализа данных (ПАНДАН), Европейский университет в Санкт-Петербурге. Курировал академические программы Яндекса в Екатеринбурге.
Преподаватель связанных с программированием дисциплин в различных университетах. Занимался проектами, использующими Python и Django, руководил группой разработки справочных сервисов в Яндексе. Придумываю интересные проекты и дарю их командам разработки, потому что… Ещё
Kirill Kasantсev
Студент PhD программы по политическим наукам в University of Rochester (USA). Магистр экономики (Central European University, Vienna), бакалавр политологии (НИУ ВШЭ, Москва)
Преподаватель общеуниверситетского факультатива по программированию на Python и курса в рамках программы ПАНДАН в Европейском Университете. Работал исследователем в think-tank, занимался сбором и обработкой данных, проведением исследований на основе данных и с фокусом… Ещё
Александра Румянцева
Студентка PhD программы по политологии в University of North Carolina at Chapel Hill (USA), окончила магистратуру по политическим наукам в ЕУСПб и социологи в НИУ ВШЭ (СПб)
Работала аналитиком данных в think-tank, готовила интерактивные приложения по результатам проведённых исследований в области policy--making
Валерия Бабушкина
Аналитик данных Ultima.School, окончила магистратуру факультета социологии СПбГУ, выпускница первого потока совместной программы Европейского университета и Яндекса «Прикладной анализ данных» (ПАНДАН)
Подробнее:
Название: Основы Python для исследований и анализа данных (2023)
![1691781877384.md.png 1691781877384.md.png](https://add.pics/images/2023/08/13/1691781877384.md.png)
Чему вы научитесь
- начать применять навыки программирования;
- проводить первичный анализ: то есть загружать данные, готовить первые выводы;
- получать базовые статистики по интересующим показателям;
- готовить небольшой отчет по проведенному анализу при помощи визуализации.
О курсе
Прикладной анализ данных используется людьми разных профессий: экономистами, социологами, политологами, юристами, медиками, журналистами.Мы хотим сосредоточить внимание на тех людях, которые могут использовать элементы программирования и аналитики в своей профессии.
При этом конечно не преследуется цель превратить всех в разработчиков или действовать под лозунгом “войти в IT”. Скорее, сосредоточиться на освоении инструментов, помогающих в основной работе.
Мы подготовили для вас вводный курс в анализ данных, который сочетает в себе развитие навыков программирования и анализа данных, а также представление о том, какие данные бывают и как с ними можно работать.
Для кого этот курс
Этот курс предназначен для тех, кто никогда раньше не занимался работой с данными, не открывал Python (или любой другой язык программирования), но при этом хочет начать разбираться в том, как устроены данные и их первичный анализ. В ходе прохождения курса вам не потребуются дополнительные знания в области математики, статистики или программирования.Начальные требования
Для обучения на курсе не требуется каких-либо специальных знаний в программировании, статистике или математике, мы всё объясним![Smiling face with smiling eyes :blush: 😊](https://cdn.jsdelivr.net/joypixels/assets/8.0/png/unicode/64/1f60a.png)
Наши преподаватели
Иван БибиловДиректор Прикладного центра машинного обучения, анализа данных и статистики (ПЦ МАСТ); Со-руководитель программы прикладного анализа данных (ПАНДАН), Европейский университет в Санкт-Петербурге. Курировал академические программы Яндекса в Екатеринбурге.
Преподаватель связанных с программированием дисциплин в различных университетах. Занимался проектами, использующими Python и Django, руководил группой разработки справочных сервисов в Яндексе. Придумываю интересные проекты и дарю их командам разработки, потому что… Ещё
Kirill Kasantсev
Студент PhD программы по политическим наукам в University of Rochester (USA). Магистр экономики (Central European University, Vienna), бакалавр политологии (НИУ ВШЭ, Москва)
Преподаватель общеуниверситетского факультатива по программированию на Python и курса в рамках программы ПАНДАН в Европейском Университете. Работал исследователем в think-tank, занимался сбором и обработкой данных, проведением исследований на основе данных и с фокусом… Ещё
Александра Румянцева
Студентка PhD программы по политологии в University of North Carolina at Chapel Hill (USA), окончила магистратуру по политическим наукам в ЕУСПб и социологи в НИУ ВШЭ (СПб)
Работала аналитиком данных в think-tank, готовила интерактивные приложения по результатам проведённых исследований в области policy--making
Валерия Бабушкина
Аналитик данных Ultima.School, окончила магистратуру факультета социологии СПбГУ, выпускница первого потока совместной программы Европейского университета и Яндекса «Прикладной анализ данных» (ПАНДАН)
Как проходит обучение
Курс предоставлен в текстовом формате, поэтому вы сможете его изучать в любом месте и на любом устройстве. В программе также будут проверочные задания и задачи на программирование с автоматической проверкой.Программа курса
Установочный модуль- О чем этот курс
- Вводное слово от авторов курса
- Установка Python и первые шаги
- Введение
- Данные: какие они бывают?
- Числовые данные
- Текстовые данные
- Дополнительные задачи
- От ячейки к набору данных: списки
- От списка к таблице: вложенные списки
- Способы хранения данных
- Дополнительные задачи
- Введение
- Логические операции
- Циклы
- Больше про циклы
- Функции
- Структуры данных: кортежи, множества и словари
- Модули и библиотеки
- Дополнительные задачи
- Дополнительные задачи
- Введение
- Знакомство с Series
- Знакомство с DataFrame
- Индексация таблиц
- Базовые операции с переменными
- Важные методы
- Объединение таблиц
- Дополнительные задачи
- Введение
- Переменные и их распределение
- Меры центральной тенденции
- Меры изменчивости
- Квантили распределения
- Корреляция
- Введение
- Визуализация в python: matplotlib и seaborn
- Состав данных
- Сравнение
- Взаимосвязи
- Динамика
- Частые ошибки
Подробнее:
Скрытое содержимое. Вам нужно войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
Платное содержимое
Последнее редактирование: