ЗАЯВКА НА КОНСУЛЬТАЦИЮ ПРИЕМНОЙ КОМИССИИ
Пожалуйста, заполните все поля формы.
Представитель приёмной комиссии перезвонит в течение часа в рабочее время.
Представитель приёмной комиссии перезвонит в течение часа в рабочее время.
ЗАПИСАТЬСЯ НА ЭКСКУРСИЮ
Возьмите с собой, пожалуйста, паспорт для прохождения пункта охраны
Python для обработки и анализа данных
Применение одного из самых популярных и простых в изучении языков программирования позволит Вам анализировать данные в своей профессиональной деятельности без предварительного погружения в сферу информационных технологий.
Курс победитель открытого конкурса для научно-педагогических работников на разработку образовательных программ в Московском международном университете.
Курс победитель открытого конкурса для научно-педагогических работников на разработку образовательных программ в Московском международном университете.
Описание
Сегодня мы имеем доступ к огромному объему информации, чем бы мы не занимались: экономикой, управлением, подбором персонала, психологией или медициной. Для специалиста любой области важно уметь работать с данными, находить закономерности и принимать решения на основе полученных результатов.
Этот курс поможет не тратить огромное количество времени на обработку информации, а позволит оптимизировать временные затраты, благодаря освоению прогрессивных и удобных на практике инструментов.
Этот курс поможет не тратить огромное количество времени на обработку информации, а позволит оптимизировать временные затраты, благодаря освоению прогрессивных и удобных на практике инструментов.
Изучение языка Python будет полезно
- Исследователям
- Управленцам
- Маркетологам
- HR-специалистам, экономистам, финансистам, аналитикам
Цель курса
- помочь обучающимся расширить профессиональные навыки, познакомив с одной из самых передовых областей;
- обучить студентов методам обработки и анализа данных с помощью языка программирования Python;
- научить применять полученные знания на практике в своей профессиональной деятельности для оптимизации задач и ускорения принятия решений.
Задачей курса является подготовка студентов к самостоятельной работе с данными, поэтому занятия ориентированы на практическое освоение материала и выполнение различных упражнений вместе с преподавателем.
По окончании обучения учащиеся будут
- Знать:
- Основной синтаксис языка программирования Python;
- Базовые алгоритмы;
- Возможности библиотек Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn;
- Методы анализа данных;
- Уметь:
- Писать, запускать и читать программный код на Python;
- Пользоваться документацией языка программирования Python и библиотек для анализа данных;
- Извлекать новую информацию из данных;
- Визуализировать и презентовать агрегированную информацию;
- Владеть:
- Средами Jupyter Notebook, Google Colab;
Содержание и структура курса
Программа рассчитана на 4 месяца обучения (72 академических часа) и состоит из курса лекций, разделенных на два этапа.
Первый этап обучения "Основы программирования на языке Python" будет проходит в период с сентября по октябрь 2023 года и коснется следующих тем:
Второй этап "Анализ данных" будет проходить в период с октября 2023 года по январь 2024-го и будет посвящен:
БАЗОВЫЕ АЛГОРИТМЫ И СИНТАКСИС ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON
- Ввод и вывод данных;
- Оператор присваивания;
- Арифметические операции;
- Логические выражения;
- Составные условия;
- Таблица истинности;
- Ветвление в программе;
- Условные конструкции;
- Циклы while и for;
- Функция range();
- Объявление функции;
- Функции и методы;
- Параметры функции;
- Возвращаемое значение функции;
- Анонимные функции;
- Работа со строковым типом данных;
- Индексация и срезы;
- Методы для работы со строками;
- Чтение и запись данных в файл;
- Конструкция with open;
- Модули, пакеты;
- Обзор популярных модулей и пакетов;
- math, random;
- Исключения и обработка ошибок;
- Основные типы ошибок.
Анализ данных
- Изучение дополнительных пакетов для обработки и визуализации данных на Python: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly;
- Разбор практических заданий, с использованием изученных инструментов;
- Рассмотрение способов сбора и хранения данных;
- Изучение основ математической статистики и теории вероятностей;
- Обзор методов машинного обучения;
- Обсуждение результатов обучения.
Типы данных, структуры данных
- Числовые и текстовые данные;
- Приведение типов;
- Списки. Индексация, срезы;
- Функции и методы для работы со списками;
- Добавление элементов в список, удаление элементов из списка;
- Методы split(), join();
- Копирование списка. Сортировка списка;
- Кортежи. Словари. Создание словаря;
- Ключи и значения;
- Поиск значения в словаре;
- Добавление, удаление элементов;
- Множества. Создание множества;
- Добавление, удаление элементов;
- Объединения, пересечение, разность множеств.
Объектно-ориентированное программирование
- Объекты и классы;
- Атрибуты и методы классов;
- Создание классов.
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
Мигачёва Ольга Александровна
Выпускница факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М. В. Ломоносова, младший научный сотрудник института теоретической и математической физики МГУ им. М. В. Ломоносова и руководитель образовательных проектов в фонде "Интеллект".
ФОРМА И СТОИМОСТЬ ОБУЧЕНИЯ
Дистанционный
2 раза в неделю по 2 академических часа: по вторникам в 19:30 и по субботам в 10:00
2 раза в неделю по 2 академических часа: по вторникам в 19:30 и по субботам в 10:00
55 000 рублей
По окончании обучения будет выдаваться удостоверение о повышении квалификации.
НАБОР ЗАКРЫТ