Курсы аналитики данных и дата-анализа на Python

Подготовка данных к Data Mining и Machine Learning, визуализация тенденций и выявление закономерностей в больших датасетах с помощью Python, SQL, Apache Spark и других современных инструментов стека Big Data

+7 (495) 41-41-121

Расписание курсов по аналитике данных на Python

Код курса Название курса Дата начала курса Цена Ак.часов Дней
GRASГрафовые алгоритмы в Apache Spark08 Авг07 Ноя48 000162
SPARKАнализ данных с Apache Spark07 Окт16 Дек96 000324
GRAFГрафовые алгоритмы. Бизнес-приложения28 Окт54 000246
DPREPПодготовка данных для Data Mining на Pythonпо запросу72 000324
VIPВизуализация данных на языке Python02 Сен13 Янв72 000328

Роль Python в анализе данных

Анализ данных (Data Analysis) - это процесс исследования данных с целью поиска в них закономерностей и сведений, необходимых для принятия управленческих решений. Частью анализа данных является Аналитика данных (Data Analytics), которая фокусируется на численных методах обработки информации: математическая статистика и теория вероятностей, дискретная математика и программирование. Необъемлемой частью анализа данных является их визуализация, т.е. представление в наглядном и понятном для интерпретации видах, например, круговые или столбчатые диаграммы.
Также к дата-анализу относятся процедуры предварительной подготовки данных к глубинным исследованиям и машинному обучению, включая очистку, заполнение пропусков и сглаживание выбросов, нормализацию и стандартизацию. Аналитика данных бывает следующих видов:
  • дескриптивная (описательная), которая описывает базовые статистические метрики в исследуемой выборке, такие как количество наблюдений, минимум и максимум, среднее и модальное значение, математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение;
  • диагностическая, которая направлена на подробное изучение данных с целью понять, почему в выборке наблюдаются именно такие значения. Поиск причин включает детализацию исследуемых метрик, интеллектуальный анализ данных (Data Mining), выявление корреляций и закономерностей;
  • предиктивная (прогнозная), которая не просто описывает текущую ситуацию и причины ее возникновения, а делает предположения о будущих значениях рассматриваемых метрик.
Результаты анализа данных нужны для принятия управленческих решений в любом домене и на всех уровнях бизнеса, от разбора инцидентов с ПО до планирования стратегии компании. И реализовать все аналитические процессы, о сбора и преобразования до визуализации данных можно с помощью Python-скриптов и приложений. Этот интерпретируемый язык широкого назначения поддерживает несколько парадигм разработки ПО (объектно-ориентированную, функциональную и императивную), позволяет работать с различными структурами данных с помощью гибкого и расширяемого API, а также имеет множество специализированных библиотек для аналитики данных и машинного обучения: pandas, matplotlib, numpy, sklearn, seaborn, SciPy, statsmodels и пр. Благодаря этим возможностям, активному сообществу и низкому порогу входа, Python стал языком номер один в Data Science и инженерии данных. Поэтому аналитика данных с Python является необходимым навыком для каждого современного специалиста по дата-анализу.
анализ данных на Python, fyfkbnbrf lfyys[ c Знерщт

Наши программы обучения по аналитике данных с Python подходят как опытным специалистам, так и новичкам в Data Science. Все курсы по дата-анализу в Школе Больших Данных постоянно обновляются с учетом современных трендов науки и технологий, отражая лучшие практики и востребованные бизнес-кейсы.

Обучение Python и аналитике данных
в BigDataSchool

Курсы для начинающих и опытных дата-аналитиков

DPREP
Подготовка данных для Data Mining на языке Python
VIP
Визуализация данных и результатов анализа на Python
GRAF
Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
GRAS
Графовые алгоритмы в Apache Spark
SPARK
Анализ данных с Apache Spark: PySpark, Spark SQL

Кому подойдут курсы по дата-аналитике в Школе Больших Данных

Наши образовательные программы по анализу и аналитике данных предназначены для аналитиков, дата-инженеров, разработчиков и ИТ-специалистов, которые хотят:

Познакомиться с наиболее популярными и эффективными для анализа данных библиотеками и фреймворками Python

Писать Python-скрипты и разрабатывать приложения для глубинного анализа данных

Наглядно и понятно визуализировать исходные данные и результаты аналитических исследований

Понять возможности и ограничения Python как средства разработки аналитических приложений

Освоить мощные реализации Python на примере PySpark в Apache Spark для аналитики больших данных

Научиться применять современные Python-фреймворки для прототипирования и разработки промышленных решений

Начать профессиональную карьеру аналитика данных (Data Analyst) или ученого по данным (Data Scientist) в Школе Больших данных просто: выбирайте подходящую программу обучения. Если сомневаетесь в выборе, проконсультируйтесь с нашими специалистами: мы поможем вам выбрать нужный курс, составить образовательную траекторию или разработаем индивидуальную программу под потребности корпоративного Заказчика.

Как проходят практические тренинги по аналитике больших данных с Python

Курсы по аналитике данных с Python в нашем учебном центре организованы в виде краткосрочных интенсивов. Программы курсов включают все теоретические знания и практические упражнения на получение навыков, необходимых для эффективной работы в качестве аналитика данных и специалиста по Data Science

Обучение онлайн и офлайн в форме интерактивных семинаров с преподавателем в реальном времени и обратной связью для каждого слушателя. Практика включает обработку датасетов, подготовку данных к глубокому анализу и моделированию, а также визуализацию и интерпретацию результатов исследований

После курсов по анализу данных и Python в нашем лицензированном учебном центре независимо от формы обучения (онлайн или офлайн), вы получите сертификат или удостоверение установленного образца, которые могут засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации ИТ-специалиста

Станьте востребованным специалистом по Python и анализу больших данных вместе с BigDataSchool!

География наших клиентов

  • Москва
  • Санкт-Петербург
  • Нижний Новгород
  • Екатеринбург
  • Казань
  • Краснодар
  • Красноярск
  • Перьм
  • Челябинск
  • Новосибирск
  • Томск
  • Тверь
  • Саратов
  • Самара
  • Ростов-на-Дону
  • Хабаровск
  • Волгоград
  • Калуга
  • Якутск
  • Севастополь
  • Тольяти
  • Владивоссток
  • Тюмень
  • Южно-Сахалинск
  • Уфа
  • Ставрополь
  • Минск
  • Алматы
  • Астана
  • Ташкент
  • Душанбе
  • Бешкек
Поиск по сайту