Python для анализа данных

От: Skillfactory

4/5
4 отзыва

Курс "Python для анализа данных" предназначен для аналитиков, маркетологов и менеджеров, которые имеют возможность освоить на начальном уровне Python. Также они изучат такие важные инструменты для решения бизнес-задач, как Pandas, NumPy, Яндекс.Метрику и Excel. Обучение длится 56 дней, по итогам экзаменов вручается диплом. Программа состоит из 5 модулей, прохождение которых наделяет обучающихся навыками: анализа данных с Python, парсингу веб-страниц; работе с открытыми API сервисами Яндекса и ВКонтакте, с большими (30 Гб) и файлами разных форматов, на Feature Engineering, пользоваться библиотеками NumPy, Pandas. Выдаётся диплом.

Сводка

Цена
от 41 500₽ 24 900₽
Рассрочка
от 200₽
Статус
Идет набор
Начнется
12.10.2020
Длительность
4 недели
Язык
ru

Описание курса

Использовать язык программирования Python для анализа данных

- За минуты обрабатывать большие файлы и создавать интерактивные отчёты
- Работать с популярными инструментами для быстрых вычислений, парсинга, работы с API
- Автоматизировать сбор данных из интернета
- Решать задачи с помощью обучения нейросетей
- Искать точки роста проекта с помощью аналитики
- Тестно взаимодействовать с продуктовой командой по вопросам интеграции аналитики и развития проекта
- Участвовать в разработке системы метрик для работы над развитием продукта

О школе

Skillfactory
Отзывы 0
Информация
Компания основана в 2016 году. Официальный сайт https://skillfactory.ru. Мы собрали и проверили более 115 отзывов об онлайн курсах Skillfactory.

Программа курса

Модули А0-А5
Знакомимся с Python
Вы научитесь:
— разбираться в синтаксисе,
— использовать разные типы данных,
— работать с текстовой информацией,
— создавать и применять функции.
Модули В1-В5
Работаем с большими данными
— использовать готовые функции библиотеки Pandas,
— объединять данные из разных источников,
— работать с большими файлами (30 Гб),
— визуализировать данные при помощи графиков и гистограмм
— работать со сводными таблицами и множеством однотипных файлов.
Модули В6-В9
Работаем с более продвинутыми случаями
— пользоваться библиотекой NumPy,
— работать с файлами разных форматов,
— писать автоматические скрипты,
— работать с базами данных.
Модули В10-В11
Собираем данные из интернета
— парсить веб-страницы,
— парсить общедоступные профили пользователей Вконтакте,
— работать с открытыми API сервисами Яндекса и ВКонтакте.
Модули С1-С4
Учимся дополнительным возможностям
— автоматически обновлять отчеты,
— работать с ошибками кода,
Пройдете финальный экзамен и получите диплом.
Инструменты
Python
Pandas
NumPy
Яндекс.Метрики
Excel

Отзывы

Рейтинг 4
4 отзывов
5 месяцев назад
Давно хотел оставить отзыв о курсе Python для анализа данных, но хотел, чтобы он был более содержательным. Итак, я оплатил курс и начал заниматься в середине июня, на данный момент курс я еще не закончил. Я бы поставил оценку курсу 2-3 из 10. За это долгое время я один раз бросил курс, ушел изучать просто основы python, а потом вернулся и прошел 10 модулей только с одним подглядываем в слак (не понял смысла задачи). До аналитика уровня «Бог», который обещают на странице курса, мне еще очень далеко) Основные выводы по поводу курса: 1) В курсе крайне плохо дается информация: — просто очень плохое введение в python (об этом напишу ниже). — видеоматериалов крайне мало. — задачи полноценно не разбираются, вам дают код, вы его должны копировать и запустить — это процентов 70 всех заданий. При первой попытке прохождения курса, в какой-то момент я просто брал и копировал не думаю код и запускал его, из этого ничего хорошего не получилось и к 6-7 модулю не обладал никаким нужными навыками. 2) На курсе не учат, по факту курс — это сборник информации с разобранными кейсами, которые никак не развивают логику, применимую в python. Данные задачи могут даже вам не подходит (а к моей практике ни одна задача не подошла, но проблема в целом совсем не в этом). Любое отступление от намеченного курса — нужно задавать вопрос в Google. Например, на странице курса написано — «подробно изучите работу с API Яндекса и Google.», ничего от «подробно» тут нет, вам скажут как подключится к Метрике, аналитике и гугл.таблицам. Но, например, API Яндекса.Вебмастер отличается от Метрики и предоставленные материалы не раскрывает подробности подключения (собственно к метрике я подключаюсь, а к вебмастеру так и не смог). И работа с гугл табличками раскрывается на минимальном уровне и для галочки. Там же говорится, что научимся работать с открытым API, но этого материала просто нет. 3) Очень плохая поддержка, т.е. когда я проходил курс, куратор в слаке ушел в отпуск без предупреждения, ответы даются с большой задержкой по времени. Такие замечания встречал и у других участников в том же слаке. Сейчас перепроверил, на поддержке работает один Александр, среднее время ответа 12-24 часа (да Почта России уже отвечает быстрее). При это очень странная манера ответов в личные сообщения при заданном вопросе в канале. Почему нельзя составлять топ вопросов и делать FAQ? 4) Очень странно, что нет модуля по работе python с консоли и на виртуальных серверах, но есть информация по написаню своих библиотек. По-моему, это достаточно важная часть для автоматизации и в целом при работе с python. 5) Мелочи: не понравилась платформа (если вы уже учитесь, сравните со Stepik или pythontutor), зачем-то установлены сроки обучения, хотя обучения не привязано ни к каким сотрудникам, не дают лекции в jupyter notebook, хотя это крайне удобно. Курс не улучшается, не дописывается, есть фактические ошибки, которые путают. При моем обучении был случай, когда в материале была старая информация про API Вконтакте, и задание с теми данными, которые были, сделать было нельзя, куча учеников пошла в слак, ну а дальше крайне долгие ответы поддержки. 6) Но есть и хорошая часть. Курс в целом не делает вас хоть какого-нибудь серьезного аналитика, но он показывает основу того, что вам хорошо бы знать. Т.е. вы увидите возможности того, что можно автоматизировать, примерно составите план и набор инструментов. А потом Google и возможно все пройдет легко. Исходя из всего этого, я пожалел о 25000 за курс. В целом курс напоминает мем про сову, где на первом этапе вы рисуете 2 кружочка, а потом рисуете сову. Была бы возможность, с удовольствием бы вернул. А теперь несколько моих личных советов: 1) если вы совсем новичок, то не платите за курс, будет очень сложно. В самом курсе вам скопом дают много информации о разных конструкциях, но с минимальной практикой по ним. Попробуйте для начала пройти бесплатные курсы и прослушать лекции, чтобы понимать основы и ваши способности. Я советую (все бесплатно): — Основы Python — http://pythontutor.ru Отличная платформа, которая показывает, как вообще думает Python. И огромный плюс, тут показывают чего от вас хотят, т.е. дают вопрос, набор данных и ответ, а вам нужно написать код. — Еще основы Python — https://stepik.org/course/67/syllabus Очень хороший курс, который постепенно повышает сложность задач, так как курс прошли очень многие, то под каждой задачей комментарии подсказки, а в интернете можно найти решения, если что-то совсем не получается. — Лекции Тимофея Хирьянова https://www.youtube.com/watch… Лекии нужны для понимания того, что происходит, для начала формирования логики решения и мысли, что вариантов может быть несколько. Смотрите до 10 лекции для начала. — https://pythonworld.ru — очень хороший сайт, который дает не только основы, но и хорошо разобраны многие модули (например, Pandas). Если вы пройдете эти курсы хотя бы на 80%, то у вас будет хороший фундамент и своем мнение. А дальше углубляемся в нашу тему курса: — Основы аналитики, которые дают и на курсе — http://math-info.hse.ru/…/Программирование_на_языке_Python_… Текстовая версия всего материала у добном формате. К сожалению, видео с очень плохим звуком, но они есть, а у skillfactory этого нет. — Если вы хотите анализировать на полную катушку, то вот тут хороший план — http://data.stepik.org/details Смотрите взаимосвязь курсов. 2) Для тех кто учится и кому не важен сертификат, а важны навыки, и те, кто хоть частично согласен с моими претензиями к курсу, то смотрите ссылки выше, сравните платформы и посмотрите как может быть. Возможно стоит бросить как я, пройти основы и вернуться.
Отзыв взят с сайта mooc.ru
5 месяцев назад
Достоинства: пока не обнаружил Недостатки: плохо подготовлены материалы и видео, пропущены ключевые для изучения языка сведения, плохая поддержка Купил курс "Python для анализа данных" в онлайн-школе, так как курс ориентирован на новичков, даже тех, кто не умеет программировать. Думал, убью двух зайцев-изучу программирование и освою способы анализа метрик своих рекламных компаний. Начал спотыкаться на первых же блоках обучения. Например, важнейший блок описания типов переменных не содержит в себе фактического материала, мне показалось, что пропущено нужное видео с описанием типов переменных, сразу же начинается задача. На блоке формата переменных так же постановка задачи отличается от выводимого в примере результата, что говорит о плохой проработке материала. Поддержка ужасная, ведется в Slack одновременно для всех потоков курса, отчего невозможно использовать вопросы и ответы других учеников для дополнительного образования. Куратор отвечает редко и малоинформативно. Указал, что пропущено видео, в ответ мне прислали ссылки на пару учебников по Python - нормально за 18 тысяч рублей. На примере изображение расхождение постановки задачи с ожидаемым результатом. Это фейл, для новичка проблема. После обсуждения проблем с куратором курса мне назначили ментора, который должен помочь мне и поправить материалы курса на предмет ошибок. Достаточно оперативно и обнадеживающие, чтобы продолжить обучение. Я продолжу обучение, но пока впечатление очень негативное.
Отзыв взят с сайта mooc.ru