О КУРСЕ
Дормидонтов Сергей:
"Online-курс Анализ данных на Python."
Аналитик безопасного поиска в Яндекс.Поиске,
преподаватель Nordic IT School
Что такое анализ данных и с чем его едят?) Мы ежедневно сталкиваемся с разными проблемами и задачами, с разными экспериментами, которые подкидывает нам жизнь. Мы пытаемся добраться до работы оптимальным маршрутом, мы пытаемся распределить свое время между карьерой и личной жизнью таким образом, чтобы ничего из этого не пострадало. Мы ежедневно пытаемся оптимизировать свою целевую функцию - качество жизни. Задача анализа данных состоит в том, чтобы уметь извлекать эту информацию, которую предоставляет нам жизнь и обрабатывать ее так, чтобы максимально эффективно оптимизировать заданную функцию цели.
Не теряй времени, записывайся уже сегодня!
Стек технологий
Python
Высокоуровневый язык программирования, нашедший своё применение практически во всех областях. С его помощью можно создавать сайты, анализировать данные, искать информацию в интернете и даже (при желании) рисовать в Пэинте.
Для Python существует ряд очень мощных библиотек для работы с данными.
Jupyter Notebook
Легкое и быстрое приложение, позволяющее писать программы на Python прямо у себя в браузере. Очень удобно для аналитической работы и экспериментов.
Помимо программного кода поддерживает простой язык разметки markdown, что дает возможность создавать симпатичные презентации и отчеты.
SQL & SQLite
SQL – это язык структурированных запросов, используемый для работы с реляционными базами данных. С его помощью можно получить из базы данных именно то, что нужно.
Позволяет по-разному комбинировать, группировать и фильтровать информацию. SQLite – простая реляционная база данных, которую можно создать за пару минут и которая бывает весьма полезна для решения аналитических задач.
Pandas
Библиотека Python для работы с данными, которые могут быть представлены в виде таблицы. Основное практическое средство преобразования данных в Python.
Имеет множество возможностей, вроде фильтрации записей в таблице, применения функций к строкам и столбцам, группировок и агрегации. Поддерживает векторные операции (то есть, к примеру, можно получить поэлементную сумму двух столбцом одним действием).
Matplotlib
Универсальная библиотека Python для визуализации.
С помощью неё можно как строить простые графики, так и создавать что-то комплексное и необычное, например многослойные трехмерные визуализации.
Plotly & Dash
Относительно новый инструмент, позволяющий создавать интерактивные графики и дашборды, а также почти без дополнительных усилий превращать их в функциональные веб-сайты.
Scikit-learn
Основная библиотека Python для машинного обучения. Поддерживает множество алгоритмов – от логистической регрессии до спектральной кластеризации.
Библиотека содержит также много инструментов для предварительной подготовки данных к анализу и модельные датасеты.
NLTK & Pymorphy2
Библиотеки для работы с языковыми данными.
Позволяют применить различные преобразования к тексту, выделить слова и предложения, определить части речи и так далее. Обычно применяются в связке с Scikit-learn.
Keras
Библиотека Python для проектирования и обучения нейронных сетей.
Позволяет создать нейронную сеть в несколько строчек, запустить и оценить результаты обучения. Упрощает работу с более низкоуровневыми библиотеками вроде TensorFlow и Theano.
BigQuery
облачная база данных от Google.
Может стремительно обрабатывать огромные массивы данных, с которыми не справится настольный компьютер или отдельный сервер. Для работы с ней используется диалект SQL.
Python
Высокоуровневый язык программирования, нашедший своё применение практически во всех областях. С его помощью можно создавать сайты, анализировать данные, искать информацию в интернете и даже (при желании) рисовать в Пэинте.
Для Python существует ряд очень мощных библиотек для работы с данными.
Знания данного стека технологий более чем достаточно для junior-разработчика на языке Python и успешного прохождения собеседования.
Данный курс включает дополнительные темы по Алгоритмам и структурам данных: сортировки, поиску, времени выполнения алгоритмов. Вопросы по ним часто спрашивают на собеседованиях.
На наших онлайн-курсах по веб-разработке вас ждут
Видео-уроки
Специально подготовленные Видеоархив занятий от ведущих преподавателей школы. Мы говорим понятным доступным новичку языком.
2 собственных проекта
Во время обучения Вы будете работать исключительно с практическими заданиями и разработаете 2 собственных проекта для своего портфолио.
Комфортный темп обучения
Одно из преимуществ онлайн-обучения: знакомьтесь с материалом и выполняйте задания тогда, когда у вас есть для этого время и настроение.
Опытные наставники
Наши преподаватели сами занимаются практической разработкой современных систем и приложений.
подробнее...
Помощь в трудоустройстве
Мы сотрудничаем с рекрутинговыми IT-агенствами и комьюнити и поможем трудоустроиться лучшим студентам.
Сертификат
Успешно завершившие обучение студенты получат документ об окончании курса.
ПРОГРАММА КУРСА
блок

- Функции и переменные
- Условия и циклы
- Списки, словари, кортежи, множества
- Объекты, классы, наследование

- Типы данных (шкал)
- Вероятность, случайная величина, распределение
- Гипотезы, статистическое решение

- Регулярные выражения
- Работа с файлами
- Работа с интернетом
- Примеры использования API
- Облегчение жизни: логи, tqdm, мультипроцессинг
- Синтаксис запросов
- Создание базы данных
- Работа с базой из Python
- BigQuery

- Описательные статистики
- Корреляция
- Сравнение групп
- Линейная регрессия
- Бутстреп
Разработана система мониторинга сайта конкурентов и их анализа.
блок





- Pandas - супер-таблицы
- Sklearn - машинное обучение
- NLTK и Pymorphy2 - работа с естественным языком
- Matplotlib, plotly, dash - визуализация и дашборды
- Keras - конструктор нейросетей

- Кластеризация (методы, метрики)
- Классификация (методы, метрики)
- Регрессия (методы, метрики)
- Кратко о нейронный сетях (устройство, виды, преимущества)
- Основы анализа текстов

- Предсказание оттока клиентов
- Рекомендательные системы
- Чат-боты

- Выбор и генерация признаков
- Что может пойти не так
- Стэкинг, бэггинг, бустинг
Реализован один из проектов (на выбор):
Чат-бот для интернет-магазина
Предсказание продаж товара
Рекомендательная система
Анализ и прогноз кликов на рекламу
Система кредитного скоринга
ПРЕПОДАВАТЕЛИ
Аспирант 2 курса кафедры "Кибернетика" НИЯУ МИФИ.
Дважды лауреат гранта "УМНИК-2018" на создание предиктивных моделей.
Более 3 лет успешной работы в IT-технологиях, программировании на языках С, PHP и Python, а также преподавательской деятельности в НИЯУ МИФИ
Зохраб является призером 2-й степени хакатона "Hack The Media", а также финалистом хакатонов "Pik Digital Day" и "Urban Tech Challenge"
Также он участвовал в качестве веб-разработчика в 5-ти проектах.
Зохраб имеет 3 года опыта работы в РАН, RetailRocket и ПАО МегаФон на должности аналитика данных.
Более 5 лет опыта в сфере анализа и обработки больших данных.
Работает в Яндекс.Поиске аналитиком в отделе безопасного поиска.
Участвовал в разработке главной метрики Поиска, участвовал в запуске нового алгоритма Поиска "Андромеда", создавал автоматические алгоритмы и формулы по обнаружению спама и сайтов-злоумышленников на поисковой выдаче. Использовал полный стек технологий аналитика - от python до внутренних MapReduce систем, обрабатывал до нескольких петабайт данных в течение суток.
Закончил магистратуру на факультете Компьютерных Наук в Высшей Школе Экономики в 2016-м году. С начала 2014 года и до осени работал стажером-аналитиком в компании IBM Russia, занимался построением прототипов моделей на платформах IBM ILOG CPLEX и IBM SPSS Modeler. Участвовал в работе над рядом проектов по предиктивной аналитике.
Затем, до 2017 года работал в компании-системном интеграторе Unis Labs Solutions в качестве ведущего разработчика и руководителя группы аналитиков. Занимался индустриальными проектами, связанными с анализом больших данных. Работал с инструментами: IBM SPSS Modeler, KNIME, Python.
Окончил НИУ ВШЭ по специальности "Экономика", продолжил обучение в МГТУ им. Баумана по специальности "Информатика и Управление".
Имеет опыт работы применения машинного обучения в сфере государственной статистики, ритейла и банковской деятельности.
На данный момент является Тимлидером (CDS) в Сбербанке.
Более 2-х лет опыта коммерческой веб-разработки на языках Python/JavaScript
За свою карьеру участвовал в качестве разработчика более чем в 5 крупных проектах и стартапах, в числе которых Supplyshift, компания которая помогает построить и работать с цепочкой поставок для бизнеса, Supl.Biz - компания помогающая связать оптовых поставщиков и заказчиков.
На данный момент работает в Яндекс.Такси в отделе разработки эффективности платформы.
Окончил МГТУ им. Баумана
Имеет более 2 лет опыта в сфере анализа больших данных и ML. При решении различных бизнес-задач выполнял работы как на этапах Data Mining, Data Cleansing, а также, Data Science, Data Scrapping, Data Engineering. В процессе взаимодействия с крупным коммерческими компаниями решал ряд задач, связанных с: deep learning for Natural Language Processing, look-alike, audience research and segmentation, recommender system, scoring system etc. В работе занимается задачами построяния предиктивных аналитических моделей обработки данных для управления взаимоотношениями с клиентами, оттоком клиентов, развития кросс-продаж, микро-сегментации, профилированием аудитории и скорингом, а также визуализацией исследований и геоаналитикой.
Работал с крупным бизнесом в банковской, телекоммуникационной, автомобильной сферах.
Более 3-х лет успешно преподает Data Science.
то работа сама Вас найдет. Талантливые разработчики требуются по всему миру!
ЦЕНА ОБУЧЕНИЯ
5 месяцев
Тариф Light | Тариф Middle | Тариф Pro | |
---|---|---|---|
Видеокурс
|
|||
Сертификат
|
|||
Интерактивные тесты
|
|||
Чат курса в Телеграм
|
|||
Менторская поддержка
|
|||
Индивидуальные консультации (4 шт. по 1 часу)
|
|||
Стоимость за месяц
|
|||
7 900
|
11 900р
|
19 900р
|
|
Стоимость за курс
|
|||
34 900р
|
52 900р
|
96 900р
|
В ближайшее время мы откроем набор в новые группы.
Учебный процесс
Контент каждого занятия поделен на теоретическую и практическую части.
В первом видео мы рассказываем о назначении и возможностях того или иного инструмента разработки: в доступной и наглядной форме излагаются основные идеи и функциональные принципы, на простых примерах разъясняются алгоритмы и эффективные механики работы с ним.
Второе видео посвящено детальному анализу всех аспектов применения изученного инструмента в рамках решения конкретной практической задачи.
Мы предлагаем структурированный учебный материал и используем современные способы его презентации.
Как и было заявлено, мы предлагаем вам включиться в полноценный учебный процесс: предусмотрена система контроля и оценки успеваемости — нам важно убедиться, что все идет по плану и наш студент усваивает информацию в полном объеме. Если возникают проблемы, мы спешим на помощь.
Мы ставим оценки, и это не просто абстактные цифры: в вашем сертификате среди прочих результатов будет указан средний балл за весь период обучения.
Мы хотим, чтобы для вас это стало дополнительным стимулом, поэтому просим учесть, что, провалив тестирование, перейти к следующей теме невозможно. Придется пересдавать до победного. Таков путь.
Одно из главных преимуществ онлайн-обучения: знакомьтесь с материалом и выполняйте задания тогда, когда у вас есть для этого возможность и настроение.
Не нужно тратить время на дорогу. Учитесь дома на диване, по пути на работу, в кафе, в электричке, на даче, в отпуске на пляже. Учитесь ночью, в обеденный перерыв — словом, где хотите, когда удобно и сколько нужно.
Учитесь со своей женой, другом, сыном, братом, котиком... любимой тещей. Мы будем проверять домашние задания у вас, а вы — у них. Научите наконец программировать свою бабушку! Ей на пенсии скучно, пусть вникает в современные технологии вместо телевизора.
Желающим максимизировать результаты обучения мы можем предложить индивидуальные занятия в формате онлайн (речь идет о тарифе Pro).
4 раза в месяц вам предоставляется возможность проконсультироваться с преподавателем лично в режиме прямого видеообщения. В течение часа вы безраздельно владеете его вниманием и пользуетесь всеми преимуществами персонального формата обучения.
Консультации нужно планировать заранее.
Если вы начинаете обучение с нуля, помощь специалиста будет весьма кстати.
Поддержка наставника включает в себя проверку и разбор ваших домашних заданий, полноценный code review, возможность консультироваться. Это очень ценная опция, она доступна, начиная с тарифа Middle. Рекомендуем не пренебрегать ей.
Тариф Light подойдет тем, кто уже знаком с выбранной сферой IT, имеет опыт практический работы и, в целом, чувствует себя уверенно. Если стоит задача просто упорядочить знания и попутно получить сертификат, тогда да, переплачивать нет смысла. Остальным студентам мы все же рекомендуем как минимум Middle.
У нас есть лицензия на осуществление образовательной деятельности. По окончании обучения вы получите документ, в котором будут указаны:
- стек освоенных технологий;
- объем курса в академических часах;
- средний балл за весь курс;
- количество решенных домашних заданий;
- финальный проект.
Мы со всей ответственностью подходим к образовательному процессу и следим за успеваемостью наших студентов. Вы не останетесь без поддержки.
FAQ
Смогу ли я?
Актуальный вопрос. Заниматься веб-разработкой может каждый. Отсутствие предшествующего профессионального опыта в сфере IT не препятствует получению новых заний, ведь обучение начинается с азов.
Чтобы стать программистом, вам не надо быть математиком или инженером и обладать каким-то особым складом ума.
Чтобы успешно завершить курс, нужно лишь перестать сомневаться в себе, не лениться и выполнять все задания.
Кто у вас преподает?
Практикующие разработчики, которые совмещают работу в крупных компаниях с преподаванием в нашей школе.
Важно отметить, эти люди не только глубоко разбираются в предмете, но и умеют объяснять сложные вещи доступным языком.
Очно или онлайн — вот в чем вопрос
Контент курса практически идентичен, оба формата полноценные, выбирайте между двумя разными пакетами премуществ.
Очный курс предлагает более интенсивный учебный процесс, за счет этого время обучения короче на месяц по сравнению с онлайн-вариантом.
Личное присутствие на занятиях в составе группы дисциплинирует и мотивирует студента серьезнее относиться к учебному процессу. Традиционным формам группового обучения присущ элемент соревновательности и равнение на лучших. Для многих это весьма эффективный стимул. Все зависит от вашего темперамента.
Само собой, очный формат ценен в первую очередь возможностью непосредственно обращаться к преподавателю в ходе занятия и моментально устранять неясности.
Коллективное обучение — это шанс взглянуть на проблему под неожиданным углом: другие люди могут задать интересный вопрос и обратить ваше внимание на какие-то неочевидные, но важные моменты, которые в противном случае могли бы остаться вне поле зрения.
Подробнее о преимуществах онлайн-версии вы можете прочесть в соответствующем информационном блоке нашего сайта.
Мне нужна помесячная оплата
Предоставляете ли вы пробные занятия
Видео — мои навсегда?
Вы поможете мне найти работу?
Работаете ли Вы с юридическими лицами?
Хочу оформить налоговый вычет
ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ? СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ!
Напишите, что бы вы хотели узнать и мы оперативно ответим.
А хотите, просто позвоните нам по телефону: +7 925 632-21-47 или +7 495 626-46-00
Слово нашим студентам!
Мы гордимся достижениями всех наших студентов. Некоторым нашим слушателям мы хотели бы выразить особую признательность за разработку нашего сайта.
ФОТО ШКОЛЫ
МЫ РЯДОМ
№ 035452 от 19.09.2014 года