Основы Python для анализа данных

Name: Основы Python для анализа данных
Price: 262 RUB
Availability: PreOrder

11 участников

О чём курс

О курсе

Алексей Андросов разбирает основы языка Python для анализа данных, начиная с базового синтаксиса и настройки среды разработки до написания собственных функций и обработки исключений. Материал рассчитан на обучение с нуля и не требует предварительного опыта в программировании: достаточно уметь пользоваться компьютером на базовом уровне.

Практическая работа ведётся в Jupyter Notebook и Google Colab, доступных на Windows и macOS. Обучение сочетает теорию с большим объёмом заданий: автор подготовил более 280 тестовых заданий для проверки понимания материала и свыше 235 интерактивных задач для отработки навыков написания кода.

Что внутри

Программа охватывает ключевые инструменты языка, необходимые для базовой работы с данными:

Установка рабочего окружения, сравнение Jupyter Notebook и Google Colab, разметка текста с помощью Markdown.
Синтаксис языка и оформление кода в соответствии со стандартом PEP 8.
Переменные, целые числа, вещественные и комплексные числа, преобразование типов, логический тип и NoneType.
Строки, методы ввода и вывода, срезы и строковые функции.
Структуры данных: списки, кортежи, множества и словари, а также создание коллекций через List Comprehensions.
Управляющие конструкции: условия if, elif, else, тернарный оператор, циклы while и for с операторами continue, break и pass.
Подключение модулей, базовая работа с файловой системой и обработка дат и времени через модуль datetime.
Создание пользовательских функций, передача аргументов с помощью *args и **kwargs, отлов ошибок блоками try и except.
Элементы функционального программирования: функции map, filter, reduce, анонимные lambda-функции и lambda-сортировка.

Формат и материалы

Учебный процесс включает видеолекции с объяснением тем, конспекты к урокам с примерами кода и готовыми решениями задач, тесты и интерактивные практические упражнения. Студенты получают оформленные файлы блокнотов Google Colab, единый конспект всех лекций, доступ к форуму решений и поддержку автора по всем материалам.

Для кого

Курс рассчитан на широкий круг специалистов, которым необходим Python для решения практических задач:

начинающие специалисты, осваивающие программирование для старта карьеры в IT;
аналитики данных, бизнес-аналитики, системные, продуктовые, маркетинговые и BI-специалисты;
разработчики, тестировщики, специалисты по Data Engineering и Data Science;
маркетологи, менеджеры продуктов и проектов, руководители подразделений и предприниматели;
студенты технических специальностей.

Об авторе

Алексей Андросов окончил НИУ ВШЭ по направлению «Бизнес-информатика». Имеет практический опыт работы в качестве бизнес-аналитика и аналитика данных, специализируется на создании структурированных учебных программ по аналитике.

Программа обучения

Введение в курс: Презентация курса Демо-доступ Вступительное слово, ссылки на полезные материалы Демо-доступ Jupyter Notebook vs Google Colab Демо-доступ Установка и запуск Jupyter Notebook Демо-доступ Markdown: Основы синтаксиса Демо-доступ PEP: Руководство по стилю кода в Python Демо-доступ Введение в язык, переменные и базовые типы данных: Переменные и целые числа Демо-доступ Практика по теме "Переменные и целые числа" Демо-доступ Числа с плавающей точкой, комплексные числа, конвертация типов Практика по теме "Числа с плавающей точкой, комплексные числа" Логический тип данных, логические операторы, NoneType Практика по теме "Логический тип данных, логические операторы" Строки и ввод-вывод: Строки и функции ввода-вывода (input & print) Демо-доступ Практика по теме "Строки и функции ввода-вывода (input & print)" Индексация строк и срезы Демо-доступ Практика по теме "Индексация строк и срезы" Демо-доступ Практика по теме "Индексация строк и срезы" Строковые функции и методы (ч. 1) Практика по теме "Строковые функции (ч. 1)" Строковые функции и методы (ч. 2) Практика по теме "Строковые функции (ч. 2)" Упорядоченные коллекции данных: Тип данных — "Список (ч. 1)" Практика по теме "Списки (ч. 1)" Тип данных — "Список (ч. 2)" Практика по теме "Списки (ч. 2)" Тип данных — "Кортеж" Практика по теме "Кортежи" Неупорядоченные коллекции данных: Тип данных — "Множества" Практика по теме "Множества" Тип данных — "Словарь" Практика по теме "Словарь" Работа с модулями и дата/время: Модули и библиотеки Работа с датой и временем (ч. 1) Работа с датой и временем (ч. 2) Практика по теме "Работа с датой и временем" Дополнительные типы данных: Дополнительные типы данных Практика по теме "Дополнительные типы данных" Работа с файлами: Базовая работа с файлами Условия: Условный оператор Практика по теме "Условный оператор" Тернарный оператор Практика по теме "Тернарный оператор" Циклы и управление итерациями: Цикл while Практика по теме "Цикл while" Цикл for (ч. 1) Практика по теме "Цикл for (ч. 1)" Цикл for (ч. 2) Практика по теме "Цикл for (ч. 2)" Операторы continue, break и pass Практика по теме "Операторы continue, break и pass" Comprehensions Практика по теме "Comprehensions" Функции: Методы и функции Функции с параметрами Практика по теме "Функции с параметрами" Работа с параметрами функций: *args и **kwargs Обработка исключений: try и except Функциональное программирование: Map, Filter, Reduce, Lambda: Map, Filter и Lambda-функции Практика по теме "Map, Filter и Lambda-функции" Функция apply Условные выражения, Reduce и Lambda-сортировка Практика по теме "Усл. выражения, Reduce и сортировка с Lambda" Python: полезные материалы Feedback: Завершение и итоги курса FeedBack Бонус: Единый конспект лекций

Складчина создана 26 июля 2026 г. · описание обновлено 25 октября 2026 г.

Теги курса

Другие материалы автора 6

АА Алексей Андросов Все материалы

Когортный & RFM-анализ в SQL 150 ₽ 1 000 ₽ −85%

SQL для всех: от начинающих до продвинутых 103 ₽ 2 500 ₽ −96%

SQL: оконные функции 124 ₽ 1 000 ₽ −88%

ABC-XYZ анализ в SQL 43 ₽ 500 ₽ −91%

Microsoft Power BI, Power Query, DAX 495 ₽ 2 490 ₽ −80%

Metabase: визуализация данных 474 ₽ 1 350 ₽ −65%

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Как получить курс?

Влада Администратор сайта

Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.

Финальный взнос будет ниже, чем 1 990 ₽?

Влада Администратор сайта

Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.

Как я могу ускорить сбор складчины и уменьшить взнос?

Влада Администратор сайта

Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.