[Stepik] Основы Python для анализа данных (Алексей Андросов)

​ Курс создан специально для тех, кто только начинает знакомство с Python. Мы всё разберём простым и понятным языком, без сложных терминов и лишней академической теории. Не важно, есть ли у вас опыт в программировании — здесь вы научитесь работать с Python с нуля и сможете применять знания в реальных задачах. Вас ждут видеолекции, конспекты, практические задания и поддержка автора по всем материалам курса. Этот курс создан специально для тех, кто начинает знакомство с Python и анализом данных. Мы разберем всё простым и понятным языком, без сложных терминов и лишней академической теории, с авторской поддержкой по всем материалам курса. Не важно, есть ли у вас опыт в программировании — здесь вы научитесь работать с Python с нуля и сможете применять знания в реальных задачах. Вас ждут видеолекции, конспекты, практические задания и поддержка автора по всем материалам курса. Перед покупкой рекомендую: Ознакомиться с подробной презентацией курса Изучить программу и объем материалов Ознакомиться с дополнительной полезной информацией в репозитории по ссылке Посетить Telegram-канал с ответами на возможные вопросы Если остались вопросы — напишите мне лично в Telegram (пишите, не стесняйтесь). Цель курса — получить фундаментальные знания и навыки работы с Python для анализа данных, что позволит достичь ваших целей: Повысить конкурентоспособность на рынке труда Сменить должность или место работы — начать карьеру в аналитике данных Увеличить стоимость ваших услуг и улучшить условия труда как специалиста Особенности курса: Поддержка автора по всем материалам курса Логичная структура: от основ синтаксиса до написания функций и обработки исключений Подробные конспекты к каждой лекции Более 280 тестовых заданий Более 235 практических заданий Задания на закрепление материала после каждой темы Идеальный баланс теории и практики Курс подходит как для начинающих, так и для тех, кто хочет систематизировать знания по Python В конспектах представлен код из уроков и готовые решения задач Программа разработана на основе анализа требований рынка и запросов студентов Работа в Jupyter Notebook и Google Colab — доступно на Windows, macOS Для кого этот курс: Аналитиков данных Бизнес-аналитиков Маркетинговых аналитиков Продуктовых аналитиков Системных аналитиков BI-аналитиков и BI-разработчиков Разработчиков Тестировщиков Маркетологов Project и Product менеджеров Data Engineer и Data Scientist Предпринимателей и руководителей подразделений Студентов технических специальностей Начинающих специалистов для старта карьеры в IT Всех, кто хочет освоить Python с нуля Начальные требования: Базовые навыки работы с компьютером на уровне обычного пользователя Как проходит обучение: Виды материалов: Видеолекции с объяснениями Оформленные конспекты к урокам Тестовые задания на закрепление материала Интерактивные задачи для отработки навыков Оформленные файлы и конспекты Google Colab Рекомендации по изучению: Повторяйте пройденные темы Не пропускайте практические задания Выполняйте все задания самостоятельно Задавайте вопросы в комментариях курса Делайте пометки и комментарии в материалах Чему вы научитесь: Устанавливать и настраивать Jupyter Notebook, разбираться в отличиях от Google Colab Использовать Markdown для оформления кода, комментариев и структурирования записей Понимать основы синтаксиса Python и следовать стилю PEP 8 Работать с переменными, целыми числами, числами с плавающей точкой и комплексными числами Выполнять конвертацию типов данных Использовать функции ввода-вывода input и print Выполнять индексацию строк, срезы и применять строковые функции Работать с логическим типом данных, логическими операторами и типом NoneType Использовать основные структуры данных: списки (создание, методы, операции), кортежи, множества, словари Импортировать модули и библиотеки Выполнять базовую работу с файлами Работать с датой и временем: модуль datetime, работа с датами, временем, временными промежутками Применять условные операторы if, elif, else и тернарный оператор Использовать циклы while и for, операторы continue, break, pass Создавать списки с помощью List Comprehensions Писать собственные функции, работать с параметрами и аргументами функций Использовать *args и **kwargs для гибкой работы с аргументами Обрабатывать исключения с помощью try и except Применять map, filter, lambda-функции, reduce и lambda-сортировку Решать практические задачи на закрепление каждой темы Что вы получаете: Навыки и знания по работе с Python: от основ синтаксиса до написания собственных функций и обработки исключений Более 280 тестовых заданий для проверки теории Более 235 интерактивных задач для отработки навыков Пожизненный доступ к материалам и обновлениям курса Изучение в своем темпе Доступ к форуму решений Помощь преподавателя по всем материалам курса Оформленные файлы и конспекты Google Colab Бонус: Единый конспект лекций Автор Алексей Андросов Разрабатываю структурированные и доступные онлайн-курсы по аналитике данных. Образование: НИУ ВШЭ, бизнес-информатика. Опыт: бизнес-аналитик, аналитик данных.