Наши контакты

Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как с помощью этого языка программирования строить предиктивные модели, визуализировать данные и работать с нейросетями.

Курс ориентирован на практику и позволит вам сразу приступить к работе с данными и построению моделей.

Этот курс для тех, кто:

· Занимается офисной работой. Не программист, не Data scientist.

· Много работает с различными таблицами, отчётами, сопоставляет данные из множества источников.

· Пользуется Excel, 1C, SAP, Гранд смета или другими подобными программами

· Работает в ритейле, банке, в консалтинге, на складе, производстве, …

· Делает многое вручную и хочет повысить эффективность своей работы

Вы научитесь

· Использовать python для работы с табличными данными, импортируемыми/экспортируемыми всеми популярными программами

· Автоматизировано исправлять проблемные табличные файлы

· Составлять и применять выражения для поиска и замены в тексте по определённым паттернам (даты, номера телефонов, размеры и т.п.)

· Получать данные из различных API в реальном времени (погода, курсы валют, акций и т. п.)

Требуемая подготовка:
Успешное окончание курса Программирование и базы данных: Начальный курс, или эквивалентная подготовка.
Успешное окончание курса Microsoft Excel. Уровень 1. Работа с табличными редакторами Excel , или эквивалентная подготовка.

Содержание курса

Модуль 1. Универсальный формат файлов для обмена данными между Python и популярными табличными приложениями

· Формат CSV. Импорт/экспорт на примере Excel или других популярных приложений (1C, SAP, другие СУБД и приложения для торговли, сметы и т.п.)

· Экспорт данных из табличного приложения в файл csv и его разбор средствами стандартной библиотеки Python

· Формирование файла csv из Python и импорт в табличное приложение

· Практическая работа

Модуль 2. Автоматизация исправления проблемных файлов, работа с файлами в произвольных текстовых форматах

· Работа с таблицами в произвольном текстовом формате на примере формата FWF

· Типичные проблемы в реальных табличных данных и способы их устранения методами стандартной библиотеки Python

· Применение регулярных выражений для фильтрации и разделения данных табличных данных

· Работа с датами, номерами телефонов и другими данными в произвольных форматах записи

· Практическая работа

Модуль 3. Выгрузка данных из интернета

· Что такое API. Примеры онлайн-сервисов для получения данных о погоде, курсах валют, акций в реальном времени.

· Механизм взаимодействия с онлайн API через python. GET-запросы.

· Наиболее популярные форматы предоставления данных. Разбор данных в формате XML и JSON с помощью встроенной и/или сторонних библиотек.

· Практическая работа

Модуль 4. Итоговая практическая работа. Разбор более продвинутых задач по работе с данными.

· Интеграция с Google Docs, Google Spreadsheets, Google Forms

· Веб-скрейпинг

· Обработка архивов переписок из популярных мессенджеров

· Автоматизированная обработка большого количества файлов

Подходит? Подать заявку на этот курс