Онлайн-курс «Python для анализа данных»: обучение аналитике данных на Python — Практикум СНГ

Познакомитесь с Python и научитесь анализировать данные с его помощью
Освоите основы машинного обучения
Станете частью сообщества аналитиков данных из пользователей Практикума
Отработаете знания из теории в интерактивном тренажёре
Будете работать с данными и добавите проект в портфолио
Сможете заниматься онлайн в любое время, главное — завершить курс к дедлайну

На hh.ru 12 000+ вакансий с упоминанием Python

C помощью Python можно собирать данные из разных источников, сортировать их, анализировать и визуализировать. И самое главное — делать это эффективно и легко.

После курса вы сможете использовать Python в аналитике данных, чтобы быстрее справляться с задачами и браться за более сложные.

Кому подойдёт курс

Начинающим аналитикам и специалистам по обработке информации

Изучите основы Python, освоите библиотеки для обработки, анализа, визуализации и структурирования данных большого объёма

Студентам технических и экономических специальностей

Структурируете и дополните свои знания Python, чтобы развиваться в анализе данных, Data Science или Machine Learning

Специалистам смежных профессий, которые работают с данными

Маркетологам, UX-исследователям, разработчикам, бизнес-аналитикам, финансовым менеджерам и бухгалтерам — научитесь обрабатывать массивы данных, автоматизировать процессы и принимать обоснованные решения

Чему научитесь за 3 месяца

Собирать, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные с помощью Python
Работать с библиотеками Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn и другими
Проводить исследовательский анализ и применять статистические тесты
Применять основные модели и алгоритмы машинного обучения для работы с данными

Технологии и навыки, которые вы освоите

Jupyter Notebook

Pandas

NumPy

A/B-тест

Scikit-Learn

Dask

Matplotlib

Seaborn

Plotly

Streamlit

Apyori

Что будет на курсе

Более 50% программы — практика

Если захотите, сможете выполнить в тренажёре больше практических задач, чем нужно. А теорию мы объясним простым языком, с иллюстрациями и схемами.

6 вебинаров с наставниками

Действующие аналитики данных объяснят сложные темы, поделятся своим опытом и помогут разобраться, если что-то непонятно.

Проект в портфолио

В конце курса вы проанализируете реальные данные интернет‑магазина: о товарах, заказах, отзывах и покупателях.

YandexGPT помогает проходить курс

Когда в теории что-то непонятно, нейросеть объяснит это другими словами. А в конце каждого модуля подготовит краткий пересказ о самом главном.

Будете проходить курс сами, но не в одиночестве — вас поддержит заботливая команда Практикума

Авторы курса — аналитики данных из Яндекса и других компаний

Они составили программу, опираясь на свой опыт, поэтому вы будете проходить только то, что на самом деле пригодится в работе

Дмитрий Кирсанов

Аналитик данных с опытом работы больше 10 лет. Специализируется на автоматизации, визуализации и машинном обучении. Раньше работал в АО «КОНТЕК».

Алексей Каргин

Аналитик данных с опытом работы больше 10 лет. Занимается исследовательским анализом данных в различных направлениях: от решения бизнес-задач до научных изысканий.

Антон Волков

Более 5 лет работал в структурах мэрии Москвы, где занимался аналитикой и развитием городских мониторинговых систем и сервисов обратной связи с жителями. Преподаёт дисциплины, связанные с анализом данных и цифровизацией, в Московской высшей школе социальных и экономических наук.

Валентин Борисов

Аналитик и BigData-инженер в VK. Работает с данными VK‑рекламы. Ранее был аналитиком и инженером в OZON. Опыт работы в аналитике данных — больше 4 лет.

Михаил Егошин

Data Scientist в отделе технических исследований Seldon, доцент кафедры «Биоинженерия и ядерная медицина» в НГТУ им. Р. Е. Алексеева.

Попробовать бесплатно

~30 минут

Бесплатно

Знакомство с Python

1 модуль — бесплатно, чтобы вы поняли, подходит ли вам курс

Python
Аналитика
Тренажёр
Jupyter Notebook

Большие данные и автоматизация

Как программирование помогает аналитикам

Python и аналитика

Python в работе с данными: особенности и преимущества

Тренажёр

Запустите код и увидите результат его выполнения

Программа курса и оценка сложности по спринтам

Поймёте, как устроен курс, чтобы было легче распланировать своё время

Узнаете, как Python используется для анализа данных

Обязательный модуль・1 месяц・40 часов

Основы Python

Python
NumPy
Itertools
Pandas

Управляющие конструкции Python, циклы и условия

Освоите переменные, арифметические операции, типы данных, логические выражения, условные конструкции if‑else и цикл for

Продвинутые концепции, функции и модули

Научитесь работать с продвинутыми циклами, встроенными и пользовательскими функциями, включая лямбда‑функции

Работа с данными в Python, основы Pandas

Изучите словари и датафреймы Pandas, а также научитесь индексации, фильтрации и замене данных

Дополнительные материалы по основам Python

Множества в Python и дополнительная практика, введение в Jupyter Notebook

Выполните задания по Python и Pandas, чтобы закрепить навыки

Обязательный модуль・1 месяц・45 часов

Основы анализа данных

Pandas
Matplotlib
Seaborn
Plotly

Обработка данных

Научитесь агрегации, группировке, сортировке данных, работе с пропусками, дубликатами и выбросами

Визуализация данных

Освоите инструменты для создания графиков и диаграмм в Matplotlib, Seaborn и Plotly

Исследовательский анализ и основы статистики

Научитесь выявлять аномалии, работать с распределениями и проводить сравнительный анализ данных

Дополнительные материалы по основам анализа данных

Кейс по анализу объявлений недвижимости для самостоятельной работы по обработке и визуализации данных с самопроверкой

Проведёте исследовательский анализ с графиками и таблицами, сделаете выводы и обоснуете их данными

Обязательный модуль・1 месяц・40 часов

Продвинутый анализ данных

SciPy
Statsmodels и примеры с JSON
Requests
SQLAlchemy
Dask
Streamlit

Статистический анализ данных

Изучите основные понятия статистики и теории вероятностей, проведение A/B‑тестирования и множественные проверки

Продвинутый анализ данных

Освоите объединение таблиц, работу с большими данными с использованием Dask, анализ временных рядов и текстов

Работа с реальными данными

Изучите метрики для e‑commerce, юнит‑экономику, когортный и сегментационный анализ

Дополнительные материалы по продвинутому анализу данных

Создание сложных визуализаций и дашбордов в Streamlit

Завершите курс большим проектом, анализируя реальные данные интернет-магазина

Дополнительный модуль・3 недели・25 часов

Основы машинного обучения

Узнаете, какие бывают модели, как их обучают и чем они полезны для анализа данных. Изучите ключевые концепции Machine Learning, познакомитесь с моделями классического машинного обучения и способами оценки их качества.

Scikit-learn
Apyori

Поможем с поиском работы и развитием на текущем месте

Если вы хотите сменить работу — сейчас или в будущем

Узнаете, как оформить резюме и портфолио, которые точно привлекут внимание рекрутеров. Поймёте, как вести себя на собеседованиях и общаться с потенциальными работодателями.

Если стремитесь к повышению

Научитесь презентовать результаты своей работы и аргументировать, почему вы достойны новой должности. Поймёте, как говорить с руководителем о зарплате, компетенциях и зонах ответственности.

Этот курс может оплатить
ваш работодатель

Полностью или разделив оплату с вами,
например 50/50 или 75/25

Расскажем всё про курс
Поделимся презентацией
Ответим на ваши вопросы
Подготовим договор и счёт

Что ещё важно

Перенесём дедлайн или предложим перейти в следующую когорту

Дедлайн сдачи проекта можно сдвинуть на неделю. Если нужно больше времени, куратор поможет перевестись в более позднюю когорту. Так вы сможете пройти темы и закончить проект в комфортном темпе.

Вернём деньги за остаток курса, если передумаете

Нужно будет оплатить только время со старта вашей первой когорты. Подробнее об условиях — в 7 пункте оферты.

Почитать оферту

Выдадим сертификат о завершении курса

Если пройдёте курс до конца и успешно выполните итоговый проект.

Отвечаем на вопросы

Смогу ли я проходить курс, если нет опыта в анализе данных?

Короткий ответ — да. Курс подходит для новичков в IT, кто только начинает свой путь в анализе данных и хочет освоить один из ключевых инструментов — Python.

Программа построена таким образом, что теория закрепляется практикой на реальных данных и запросах бизнеса, даются объяснения потенциально трудных мест. На вебинарах с наставником вы сможете разобрать интересующие вопросы.

У меня есть небольшой опыт в анализе данных. Как этот курс может мне пригодиться?

Если у вас уже есть опыт работы с данными, курс поможет закрыть пробелы, систематизировать имеющиеся знания и разобраться в новых темах. Курс содержит много практики в интерактивном тренажёре, а в финале будет проект, который можно добавить в портфолио.

Каким требованиям нужно соответствовать?

Это курс для людей без опыта в IT, но для него нужно базовое владение компьютером и некоторыми сервисами:
• Умение работать на компьютере.
• Базовые навыки работы с таблицами и графиками в Excel.
• Готовность развивать новые навыки в анализе данных и программировании.

Проходить курс будет легче, если у вас есть базовые знания в следующих темах:
• Понимание базовых математических и статистических концепций.
• Функции, столбцы и строки, среднее значение.
• Базовый уровень английского языка.
• Знание статистики и теории вероятностей.
• Знание и понимание SQL.

Нужно ли мне знать английский язык, чтобы проходить курс?

Достаточно базовых знаний и словарного запаса. Это пригодится, чтобы работать с программами, у которых интерфейс на английском языке. Но можно пользоваться онлайн-переводчиком.

Хорошо, а вы можете помочь с поиском работы?

Да. Опытные HR подготовили материалы, которые помогут вам оформить привлекательное портфолио, написать сопроводительные письма и подготовиться к собеседованиям.

Обратите внимание: если курс оплачивает ваш работодатель, у вас не будет подготовки к трудоустройству.

Если не понравится, я могу вернуть деньги?

Конечно. Если курс ещё не начался, вернём всю сумму. Если уже начался, придётся оплатить прошедшие дни со старта вашей первой когорты — но мы вернём деньги за остаток курса. Более подробно рассказываем об этом в 7 пункте оферты.

Получу ли я какой-то документ после курса?

Да, вы получите сертификат о завершении курса.

Как можно оплатить?

Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Курс будет стоить меньше, если оплатить его сразу целиком.

Через компанию: юридические лица также могут оплатить курс в Практикуме. Чтобы заказать счёт для оплаты, оставьте заявку на странице для корпоративных клиентов.

На каком языке проходит курс?

Всё будет на русском: теория, практические задания и вебинары, а ещё чаты с куратором, наставником и другими участниками курса.

В какой валюте можно оплатить курс?

Оплатить курс можно в любой валюте, кроме российских рублей.

Чтобы вам было проще сориентироваться, мы указываем примерную стоимость в долларах США, но списание будет в казахстанских тенге, а конвертация — по курсу вашего банка.

Давайте поможем

Напишите, как вас зовут и по какому номеру можно связываться — в течение 30 минут позвоним и расскажем всё про курсы

Соглашаюсь на обработку персональных данных

Курс «Python для анализа данных»