Курсы по программированию

Junior Python Data Scientist [stepik] [Alex Erofeev]

Posted on by admin
27
Мар

Цена: 3690р. — Экономия от стоимости -80%

Взнос: 738р.

Складчина: Junior Python Data Scientist [stepik] [Alex Erofeev]

Этот набор курсов является специализацией для того чтобы с 0 дойти до уровня Junior Python Data Scientist. Особенность включенных курсов в том что первый дает всю базу в максимально короткий срок по языку Python, а второй дает все необходимое для старта в области Data Science (Big Data, Анализ данных).

В комплект входят 2 курса: Python: самый быстрый курс + Python Data Science: самый быстрый курс

Чему вы научитесь

  • Вы научитесь программировать на Python, будете знать всю базу для разработчика Python + ООП.
  • Вы изучите синтаксис, типы данных, операторы, ввод и вывод данных, условные операторы, циклы, простые функции, функции потока, лямбда функции, списки, кортежи, множества, словари, работа с файлами, модули и пакеты, ООП и создадите свой проект!
  • Вы научитесь работать с данными в Python, будете знать всю базу для специалиста Data Science.
  • Вы изучите работу с численными данными (NumPy), работу с таблицами (Pandas), визуализацию данных, и введение в машинное обучение.

О программе
Обе части специализации очень хорошо структурированы, поэтому это самый быстрый способ узнать основу Python и основы Data Science. В программе есть вся база для того чтобы стать разработчиком и специалистом Data Science, после завершения вы сможете сделать свой проект на Python. Цель программы — максимально быстро и точно погрузить Вас в прекрасный мир разработки и Data Science.

Содержание

1. Python: самый быстрый курс

Модуль 1. Введение в Python: история и применение

  1. Введение в Python: История и применение
  2. Установка Python и настройка среды разработки
  3. Структура программы на Python: Синтаксис и комментарии
  4. Типы данных и переменные в Python
  5. Операторы в Python: арифметические, логические, сравнения
  6. Ввод и вывод данных: функции input() и print()

Модуль 2: Контроль потока

  1. Условные операторы в Python: if, else, elif
  2. Циклы в Python: for и while, управление циклами (break, continue
  3. Функции range() и enumerate() в Python

Модуль 3: Структуры данных

  1. Списки в Python и операции над ними
  2. Кортежи в Python
  3. Множества в Python
  4. Словари в Python

Модуль 4: Функции

  1. Определение функций: def и return в Python
  2. Параметры функции и аргументы в Python
  3. Локальные и глобальные переменные в Python
  4. Анонимные функции: lambda в Python

Модуль 5: Работа с файлами и исключения

  1. Чтение и запись файлов в Python
  2. Обработка исключений: try, except, finally в Python

Модуль 6: Модули и пакеты

  1. Импортирование модулей и функций в Python
  2. Пакеты и пространства имен в Python
  3. Полезные стандартные модули в Python: math, random, datetime

Модуль 7: Введение в ООП

  1. Классы и объекты в Python
  2. Наследование и полиморфизм в Python
  3. Инкапсуляция и абстракция в Python

Модуль 8: Проект

  1. Разработка проекта с применением изученных техник

The End

  1. Что еще почитать/поделать?
  2. Python cheat-sheet (шпаргалка)
  3. Промокоды и скидки!
  4. Спасибо!

2. Python Data Science: самый быстрый курс

Введение в Python

  1. Введение в язык программирования Python
  2. Контроль потока
  3. Функции и модули в Python
  4. Работа с библиотеками Python

Продвинутый Python

  1. Объектно-ориентированное программирование в Python
  2. Обработка исключений в Python
  3. Чтение и запись файлов

Python для обработки данных

  1. Библиотека NumPy: работа с числовыми массивами
  2. NumPy: базовые возможности
  3. Задачи по NumPy
  4. Pandas: это аналог Excel
  5. Pandas: базовые возможности
  6. Pandas: расширенные возможности
  7. Pandas: корреляция, агрегация и фильтрация
  8. Задачи по Pandas

Визуализация данных в Python

  1. Библиотека Matplotlib: создание графиков и диаграмм
  2. Seaborn — это библиотека визуализации Python, основанная на Matp

Введение в машинное обучение с Python

  1. Понимание машинного обучения и его видов
  2. Библиотека Scikit-Learn: основы работы
  3. Классификация и регрессия
  4. Кластеризация и снижение размерности

Проект

  1. Разработка проекта с применением изученных техник

The End

  1. Что еще почитать/поделать?
  2. Python cheat-sheet (шпаргалка)
  3. Промокоды и скидки!
  4. Спасибо!

Вы научитесь программировать на Python, будете знать всю базу для разработчика Python. И получите всю базу для специалиста по анализу данных (Data Scientist) в Python.

Цена 3690 руб

Источник