Чему вы научитесь

Устанавливать и настраивать Jupyter Notebook, разбираться в отличиях от Google Colab
Использовать Markdown для оформления кода, комментариев и структурирования записей
Понимать основы синтаксиса Python и следовать стилю PEP 8
Работать с переменными, целыми числами, числами с плавающей точкой и комплексными числами
Выполнять конвертацию типов данных
Использовать функции ввода-вывода input и print
Выполнять индексацию строк, срезы и применять строковые функции
Работать с логическим типом данных, логическими операторами и типом NoneType
Использовать основные структуры данных: списки (создание, методы, операции), кортежи, множества, словари
Импортировать модули и библиотеки
Выполнять базовую работу с файлами
Работать с датой и временем: модуль datetime, работа с датами, временем, временными промежутками
Применять условные операторы if, elif, else и тернарный оператор
Использовать циклы while и for, операторы continue, break, pass
Создавать списки с помощью List Comprehensions
Писать собственные функции, работать с параметрами и аргументами функций
Использовать *args и **kwargs для гибкой работы с аргументами
Обрабатывать исключения с помощью try и except
Применять map, filter, lambda-функции, reduce и lambda-сортировку
Решать практические задачи на закрепление каждой темы

О курсе

Этот курс создан специально для тех, кто начинает знакомство с Python и анализом данных. Мы разберем всё простым и понятным языком, без сложных терминов и лишней академической теории, с авторской поддержкой по всем материалам курса.

Не важно, есть ли у вас опыт в программировании — здесь вы научитесь работать с Python с нуля и сможете применять знания в реальных задачах. Вас ждут видеолекции, конспекты, практические задания и поддержка автора по всем материалам курса.

Перед покупкой рекомендую:

Ознакомиться с подробной презентацией курса
Изучить программу и объем материалов
Ознакомиться с дополнительной полезной информацией в репозитории stepik-data-analytics-42 по ссылке
Посетить Telegram-канал с ответами на возможные вопросы

Если остались вопросы — напишите мне лично в Telegram (пишите, не стесняйтесь).

Цель курса — получить фундаментальные знания и навыки работы с Python для анализа данных, что позволит достичь ваших целей:

Повысить конкурентоспособность на рынке труда
Сменить должность или место работы — начать карьеру в аналитике данных
Увеличить стоимость ваших услуг и улучшить условия труда как специалиста

Особенности курса:

Поддержка автора по всем материалам курса
Логичная структура: от основ синтаксиса до написания функций и обработки исключений
Подробные конспекты к каждой лекции
Более 280 тестовых заданий
Более 235 практических заданий
Задания на закрепление материала после каждой темы
Идеальный баланс теории и практики
Курс подходит как для начинающих, так и для тех, кто хочет систематизировать знания по Python
В конспектах представлен код из уроков и готовые решения задач
Программа разработана на основе анализа требований рынка и запросов студентов
Работа в Jupyter Notebook и Google Colab — доступно на Windows, macOS

Продолжить обучение можно на следующих курсах:

Курс в скором времени будет включен в программу "Аналитика данных".

Приобретая программу, вы получаете полный комплект курсов по более выгодной стоимости.

Для кого этот курс

– Аналитиков данных – Бизнес-аналитиков – Маркетинговых аналитиков – Продуктовых аналитиков – Системных аналитиков – BI-аналитиков и BI-разработчиков – Разработчиков – Тестировщиков – Маркетологов – Project и Product менеджеров – Data Engineer и Data Scientist – Предпринимателей и руководителей подразделений – Студентов технических специальностей – Начинающих специалистов для старта карьеры в IT – Всех, кто хочет освоить Python с нуля

Начальные требования

– Базовые навыки работы с компьютером на уровне обычного пользователя

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Виды материалов:

Видеолекции с объяснениями
Оформленные конспекты к урокам
Тестовые задания на закрепление материала
Интерактивные задачи для отработки навыков
Оформленные файлы и конспекты Google Colab

Рекомендации по изучению:

Повторяйте пройденные темы
Не пропускайте практические задания
Выполняйте все задания самостоятельно
Задавайте вопросы в комментариях курса
Делайте пометки и комментарии в материалах

Программа курса

Что вы получаете

Навыки и знания по работе с Python: от основ синтаксиса до написания собственных функций и обработки исключений
Более 280 тестовых заданий для проверки теории
Более 235 интерактивных задач для отработки навыков
Пожизненный доступ к материалам и обновлениям курса
Изучение в своем темпе
Доступ к форуму решений
Помощь преподавателя по всем материалам курса
Оформленные файлы и конспекты Google Colab
Сертификат об окончании курса

Сколько стоит обучение

Часто задаваемые вопросы

Как оплатить курс в рассрочку?

Как оплатить от компании?

Расскажите о курсе друзьям

Прямая ссылка на курс:
https://stepik.org/279435

Основы Python для анализа данных