Благодаря этому 100% онлайн Курсу профессиональной подготовки вы получите прочную основу в использовании Python для анализа данных, включая настройку среды разработки и использование основных библиотек" 

Анализ данных с помощью Python незаменим в бизнесе и науке, во-первых, благодаря специализированным библиотекам, таким как Pandas, NumPy и Matplotlib, предоставляющим надежную и универсальную платформу для эффективного манипулирования, визуализации и анализа данных. Кроме того, активное сообщество Python постоянно добавляет новые библиотеки и инструменты, следуя в ногу с тенденциями в аналитике данных. 

Так появился этот Курс профессиональной подготовки, который предложит обширную программу, направленную на развитие ключевых навыков эффективного управления и анализа данных. Таким образом, профессионал сосредоточится на фундаментальных основах, охватывая все от переменных и типов данных до структур управления и лучших практик программирования. 

Кроме того, программист изучит структуры данных и расширенные функции, работу с файлами и методы моделирования в Python. В этом контексте особое внимание будет уделено практическому применению структур, таких как множества и словари, а также работе с функциями и эффективной обработке файлов. Не забывая о продвинутом использовании NumPy, Pandas и Matplotlib, обеспечивающих продвинутые способы работы с массивами, эффективной работы со структурированными данными и передовые методы визуализации. 

В заключение, в учебной программе будет рассмотрено расширенное управление данными с помощью NumPy и Pandas, с акцентом на стратегии оптимизации производительности и хранения данных. Здесь будут рассмотрены вопросы загрузки и хранения данных из различных источников, продвинутые стратегии очистки и преобразования, а также анализ временных рядов и сложных данных. 

TECH предоставит студентам адаптируемую систему, обеспечивая им большую автономию в управлении сроками обучения, что облегчит им совмещение с повседневными обязанностями, как личными, так и связанными с работой. Этот подход будет основан на методологии Relearning, которая предполагает повторение ключевых понятий для лучшего усвоения содержания. 

Вы освоите анализ данных с помощью Python, оптимизируя сам процесс проведения анализа и улучшая качество и интерпретацию информации, что даст компаниям значительное конкурентное преимущество"

Данный Курс профессиональной подготовки в области анализа данных с помощью Python содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Изучение практических кейсов, представленных экспертами в области разработки программного обеспечения 
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет теоретическую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной практики 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и повышения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям  
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет  

От базовых операций до продвинутых методов визуализации вы приобретете навыки проведения расширенного анализа данных и создания эффективных визуализаций. Чего вы ждете, чтобы поступить?"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.  

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.  

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студентам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.   

Вы продвинетесь в передовых методах управления данными с помощью NumPy и Pandas, уделяя особое внимание стратегиям оптимизации производительности и хранения данных, благодаря дидактическим ресурсам, находящимся на передовом рубеже технологий и образования''

Выбирайте TECH! Вы изучите такие основополагающие аспекты, как переменные и управляющие структуры, а также продвинутые техники, такие как использование IPython и Jupyter Notebooks''

Содержание тщательно проработано, начиная с фундаментальных основ и заканчивая продвинутыми техниками, чтобы профессионалы приобрели надежные навыки работы с Python. Благодаря погружению в такие жизненно важные библиотеки, как NumPy, Pandas и Matplotlib, студенты не только приобретут технические навыки, но и разовьют способность подходить к решению сложных задач творчески и с уверенностью. В связи с этим программа также будет направлена на воспитание аналитического мышления, поощрение практического опыта и предоставление студентам глубокого понимания того, как применять эти навыки в реальных сценариях. 

Погрузитесь в увлекательный мир аналитики данных с помощью Python и вооружитесь инструментами и знаниями, необходимыми для успешной работы в эпоху, определяемую данными"  

Модуль 1. Обработка данных и больших данных с помощью Python 

1.1. Использование Python для работы с данными 

1.1.1. Python в области науки о данных и аналитики 
1.1.2. Важнейшие библиотеки для данных 
1.1.3. Применение и примеры 

1.2. Конфигурация сред разработки использования с Python 

1.2.1. Установка и инструменты Python  
1.2.2. Конфигурация виртуальных сред 
1.2.3. Интегрированные средства разработки (IDE) 

1.3. Переменные, типы данных и операторы в Python 

1.3.1. Переменные и простейшие типы данных 
1.3.2. Структура данных 
1.3.3. Арифметические и логические операторы 

1.4. Контроль потока: Условные обозначения и циклы 

1.4.1. Условные управляющие типы (if, else, elif) 
1.4.2. Циклы ( for, while) и управление потоком 
1.4.3. Списочные представления и, генераторные выражения 

1.5. Функции и модульность в Python 

1.5.1. Применение функций 
1.5.2. Параметры, аргументы и возвратные значения 
1.5.3. Модульность и повторное использование кода 

1.6. Обработка ошибок и исключений в Python 

1.6.1. Ошибки и исключения  
1.6.2. Обработка исключений с помощью try-except 
1.6.3. Создание персонализированных исключений 

1.7. Инструмент IPython 

1.7.1. Инструмент IPython 
1.7.2. Использование IPython для анализа данных 
1.7.3. Отличия от стандартного интерпретатора Python 

1.8. Jupyter Notebooks 

1.8.1. Jupyter Notebooks 
1.8.2. Использование блокнотов для анализа данных 
1.8.3. Публикация блокнотов Jupyter 

1.9. Передовые методы кодирования на Python 

1.9.1. Стиль и условные обозначения (PEP 8) 
1.9.2. Документация и комментарии 
1.9.3. Стратегии тестирования и дебаггинга 

1.10. Информационные источники и сообщества Python 

1.10.1. Онлайн-ресурсы и документация 
1.10.2. Сообщества и форумы 
1.10.3. Обучение и совершенствование в Python 

Модуль 2. Структуры данных и функции Python 

2.1. Множества в Python 

2.1.1. Операции и методы 
2.1.2. Различия и практическое применение 
2.1.3. Итерация и генераторы 

2.2. Словари и их использование в Python 

2.2.1. Создание и работа со словарями 
2.2.2. Доступ и управление данными. 
2.2.3. Паттерны и современные методы 

2.3. Генераторы списков и словари в Python 

2.3.1. Синтаксис и примеры 
2.3.2. Эффективность и читабельность 
2.3.3. Практическое применение 

2.4. Функции обработки данных в Python 

2.4.1. Создание функций 
2.4.2. Сфера применения и пространство имен 
2.4.3. Анонимные функции и лямбда-функции 

2.5. Аргументы и возвращаемые значения функций в Python 

2.5.1. Позиционные и именованные аргументы  
2.5.2. Функции с множественным возвратом 
2.5.3. Аргументы переменных и ключевые слова 

2.6. Лямбда-функции  и функции высшего порядка в Python 

2.6.1. Использование лямбда-функций 
2.6.2. Функции Map, Filter и Reduce 
2.6.3. Применения в обработке данных 

2.7. Работа с файлами в Python 

2.7.1. Считывание и запись файлов 
2.7.2. Работа с двоичными и текстовыми файлами 
2.7.3. Передовые методы и обработка исключений 

2.8. Считывание и запись текстовых и двоичных файлов в Python 

2.8.1. Форматы и кодировка файлов 
2.8.2. Управление большими файлами 
2.8.3. Сериализация и десериализация (JSON, pickle) 

2.9. Контексты и операции над файлами 

2.9.1. Использование менеджера контекста (with) 
2.9.2. Методы обработки файлов 
2.9.3. Безопасность и обработка ошибок 

2.10. Библиотеки моделирования Python 

2.10.1. Scikit-learn 
2.10.2. TensorFlow 
2.10.3. PyTorch 

Модуль 3. Управление данными в среде Python с помощью NumPy и Pandas 

3.1. Создание Arrays и работа с ними в NumPy 

3.1.1. NumPy 
3.1.2. Основные операции с Arrays 
3.1.3. Обработка и трансформация Arrays 

3.2. Векторные операции с Arrays 

3.2.1. Векторизация 
3.2.2. Универсальные функции (ufunc) 
3.2.3. Эффективность и производительность 

3.3. Индексация и сегментация в NumPy 

3.3.1. Доступ к элементам и Slicing 
3.3.2. Расширенная и булева индексация 
3.3.3. Переупорядочивание и отбор 

3.4. Серия в Pandas и DataFrames 

3.4.1. Pandas 
3.4.2. Структуры данных в Pandas 
3.4.3. Работа с DataFrames 

3.5. Индексирование и выборка в Pandas 

3.5.1. Доступ к данным в сериях и DataFrames 
3.5.2. Методы отбора и фильтрации 
3.5.3. Использование loc и iloc 

3.6. Операции с помощью Pandas 

3.6.1. Арифметические операции и выравнивание 
3.6.2. Агрегация и статистические функции 
3.6.3. Преобразование и применение функций 

3.7. Работа с неполными данными в Pandas 

3.7.1. Обнаружение и работа с нулевыми значениями 
3.7.2. Заполнение и удаление неполных данных 
3.7.3. Стратегии работы с неполными данными 

3.8. Функции и применения в Pandas 

3.8.1. Конкатенация и объединение данных 
3.8.2. Группировка и агрегирование (groupby) 
3.8.3. Pivot Tables и Crosstabs 

3.9. Визуализация с помощью Matplotlib 

3.9.1. Matplotlib 
3.9.2. Создание графики и ее настройка 
3.9.3. Интеграция с Pandas 

3.10. Настройка графиков в Matplotlib 

3.10.1. Стили и конфигурации 
3.10.2. Продвинутые графики (scatter, bar, etc.) 
3.10.3. Создание комплексных визуализаций 

Модуль 4. Продвинутые методики и практические применения в NumPy и Pandas 

4.1. Загрузка данных из разнообразных источников 

4.1.1. Импорт из CSV, Excel и баз данных 
4.1.2. Чтение данных из API и веб-страниц 
4.1.3. Стратегии управления большими данными 

4.2. Хранение данных в Python 

4.2.1. Экспорт в различные форматы 
4.2.2. Эффективность хранения 
4.2.3. Безопасность и конфиденциальность данных 

4.3. Стратегии очистки данных в Python 

4.3.1. Выявление и устранение несоответствий 
4.3.2. Нормализация и преобразование данных 
4.3.3. Автоматизация процессов чистки 

4.4. Усовершенствованное преобразование данных в Pandas 

4.4.1. Методы обработки и переработки 
4.4.2. Объединение и реструктуризация DataFrames 
4.4.3. Применение регулярных выражений в Pandas 

4.5. Комбинация DataFrames в Pandas  

4.5.1. Merge, Join и конкатенация 
4.5.2. Управление конфликтами и ключами 
4.5.3. Эффективные стратегии комбинирования 

4.6. Усовершенствованное преобразование данных в Pandas  

4.6.1. Pivot и Melt 
4.6.2. Техники Reshape и транспонирования 
4.6.3. Применение в анализе данных 

4.7. Временные ряды в Pandas  

4.7.1. Управление временем и датами 
4.7.2. Resampling и Window Functions 
4.7.3. Анализ трендов и сезонности 

4.8. Расширенное управление индексами в Pandas  

4.8.1. Многоуровневые и иерархические индексы  
4.8.2. Расширенные возможности выделения и управления 
4.8.3. Оптимизация запросов 

4.9. Стратегии оптимизации производительности 

4.9.1. Повышение скорости и эффективности 
4.9.2. Использование Cython и Numba 
4.9.3. Распараллеливание и распределенная обработка 

4.10. Практические проекты по работе с данными 

4.10.1. Анализ реальных примеров использования 
4.10.2. Интеграция методов Python 
4.10.3. Стратегии решения сложных проблем с данными

Эта программа представляет собой не только инвестицию в знания, но и захватывающую возможность реализовать весь свой потенциал c этим Курсом профессиональной подготовки"