Продуктовый Python — Оптимизатор

Научитесь решать задачи оптимизации, анализировать связи в данных, обрабатывать тексты для выделения ключевых слов и строить функциональные пайплайны для подготовки данных. Используйте современные библиотеки Python для графов, математического программирования, семантического анализа и функциональной…

Чему вы научитесь

  • Писать функциональные цепочки обработки данных без громоздких вложенных циклов (toolz)
  • Анализировать связи и зависимости в данных с помощью графов (networkx)
  • Решать задачи линейного программирования и оптимизации ресурсов (mip)
  • Находить кратчайшие пути, ключевые узлы и изолированные компоненты в графах
  • Строить пайплайны, объединяющие функциональную обработку, графовый анализ и математическую оптимизацию

О курсе

Этот курс — вторая часть серии «Продуктовый Python» (первый курс — «Голос данных», третий — «Инженерия»).

В продуктовой аналитике часто возникает необходимость не просто описать ситуацию, а предложить оптимальное решение. Как распределить курьеров, чтобы минимизировать время доставки? Какие товары выгоднее заказать на склад при ограниченном бюджете? Как найти ключевые точки роста в сети клиентов?

На эти вопросы отвечает курс «Оптимизация». Мы научимся использовать математические методы, не углубляясь в теорию: Python и специальные библиотеки сделают всю сложную работу за нас.

Мы разберем 4 ключевые библиотеки:

  •  toolz (функциональные пайплайны)
  • networkx (графы и связи)
  • pymystem3 (лемматизация и семантический анализ)
  • mip (оптимизация)

Вы научитесь переходить от хаотичных данных к структурированной модели, находить в ней скрытые закономерности и предлагать решения, которые приносят бизнесу реальную выгоду.

В отличие от первого курса, где мы работали с «голосом клиента», здесь мы учимся находить лучшее решение среди множества возможных.

Для кого этот курс

Аналитики, которые сталкиваются с задачами логистики, планирования или распределения ресурсов. Дата-сайентисты, желающие обогатить свой арсенал инструментами оптимизации. Продуктовые аналитики, которые хотят не только находить проблемы, но и предлагать оптимальные решения. Студенты, завершившие первый курс серии «Продуктовый Python: Голос данных».

Начальные требования

  • Уверенное знание Python: функции, классы, работа с модулями
  • Базовое понимание графов (узлы, связи, пути) будет плюсом, но не обязательно
  • Желательно знакомство с математическим анализом и линейной алгеброй на уровне школьной программы
  • Успешное прохождение курса «Голос данных» рекомендуется, но не строго обязательно

Наши преподаватели

Как проходит обучение

В курсе нет видеоуроков. Только текст, код и тесты.

Почему? Видео расслабляет, создаёт иллюзию обучения. Вы же не будете смореть лекции с ручкой и тетрадкой? Поэтому не будем себя обманывать ;)

Курс построен так: читаем короткий теоретический блок (обязательный минимум), сразу переходим к практике. Каждая задача — это написание кода с автоматической проверкой на нескольких тестах.

Теории минимум. Курс не ставит цель пересказать документацию, а лишь показать инструмент на примере задач, которые встречаются в реальной работе продуктового аналитика.

Программа курса

загружаем...
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно