Курс «Python для анализа данных»: онлайн-обучение аналитике данных на Python

Познакомитесь с Python и научитесь анализировать данные с его помощью
Освоите основы машинного обучения
Станете частью сообщества аналитиков данных из студентов 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 обучение 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% уроков — практика

Если захотите, сможете выполнить в тренажёре больше практических заданий, 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.

Учебный проект в портфолио

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

YandexGPT помогает учиться

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

Будете заниматься 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.

Начать учиться бесплатно

Программа курса

Состоит из 3 обязательных модулей и 1 дополнительного. На обязательную часть уйдёт 3 месяца при темпе 10–15 часов в неделю. Чтобы получить удостоверение, завершите обязательную часть за 3 месяца, а дополнительную можно проходить в своём темпе.

Скачать программу в PDF

~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 обучения 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

Если у вас есть вопросы про учёбу, оставьте заявку — мы позвоним

Что ещё важно

Перенесём дедлайн или предложим перейти в следующий поток

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

Вернём деньги за остаток курса, если передумаете

Нужно будет оплатить только время с начала вашего первого потока. Подробнее об условиях — в 7 пункте оферты.

Почитать оферту

Выдадим удостоверение о повышении квалификации

Если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование. Если нет, отправим сертификат и справку об обучении.

Отвечаем на вопросы

Смогу ли я учиться на курсе, 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.

Обучение построено 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 учиться и развивать новые навыки в анализе данных и программировании.

Учиться 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 учиться?

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 поток ещё не стартовал, вернём всю сумму. Если учёба уже началась, придётся оплатить прошедшие дни со старта вашего первого потока — но мы вернём деньги за остаток курса. Более подробно рассказываем об этом в 7 пункте оферты.

Получу ли я какой-то документ после курса?

Если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование, после курса вы получите удостоверение о повышении квалификации.

Если нет, выдадим сертификат о прохождении курса и справку об обучении в электронном виде.

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. Обучение будет стоить меньше, если оплатить весь курс сразу.

Через компанию: юридические лица — резиденты РФ также могут оплатить обучение в Практикуме. Условия предоставления услуг для юридических лиц могут отличаться — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.

Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?

Налоговый вычет может оформить тот, кто работает по трудовому договору и является налоговым резидентом Российской Федерации, то есть 183 дня в году находится на территории страны.

Заявление на налоговый вычет нужно подать через личный кабинет на сайте nalog.ru (в него можно войти через аккаунт на Госуслугах).

К заявлению нужно приложить:

Справку 2-НДФЛ от работодателя.
Договор на обучение, в вашем случае это оферта Практикума.
Лицензию на образовательную деятельность. Вот наша.
Чек об оплате обучения. Мы отправляем его на электронную почту. Если не найдёте чек у себя в почте, напишите в чат службы поддержки — вышлем копию.
Справку о получении образовательных услуг — её тоже нужно запросить в чате поддержки.

Подробнее о налоговом вычете — на сайте Федеральной налоговой службы.

Давайте поможем

Мы перезваниваем в течение 30 минут каждый день с 10:00 до 19:00. Если оставите заявку сейчас, то перезвоним уже в рабочее время.

Соглашаюсь с условиями обработки персональных данных