- Главная
- Компаниям
- Образовательным учреждениям
- Программирование и анализ данных на языке Python
Программирование и анализ данных на языке Python
Программа профессиональной переподготовки «Программирование и анализ данных на языке Python» направлена на освоение профессиональных компетенций в области разработки и отладки программного кода на языке Python по направлению развития цифровой экономики «Программирование и анализ данных на языке Python».
Программа также формирует профессиональные компетенции для решения прикладных задач с помощью языка Python.
Длительность
3 месяца
Формат обучения
Виртуальный класс
Кто такой разработчик?
Профиль разработчика:
Знает особенности функционального и объектно-ориентированного подходов в программировании, их различия и области применения
Знает типовые схемы программных продуктов и основные методы декомпозиции задач
Обладает знаниями целей и задач тестирования программ, методики построения наборов тестов и способы их реализации в коде с помощью фреймворка unittest
Чем занимается разработчик на Python:
веб-сервисами и веб-приложениями
искусственным интеллектом (Machine Learning, Deep Learning)
скриптами, которые автоматизируют проведение тестов программного обеспечения
скриптами, которые автоматизируют рабочие процессы системных администраторов и DevOps инженеров
настольными приложениями
Преимущества обучения в CyberEd:
Эксперты — реальные практики
Наши преподаватели — практикующие профессионалы, которые каждый день решают задачи и сталкиваются с новыми вызовами в сфере ИИ
Практические задания с поддержкой эксперта
На каждом уроке вы получаете дополнительное задание с обязательной обратной связью от преподавателя
Иммерсивный подход
Фокус на практике - более 50% времени обучения вы уделите развитию практических навыков
Где чаще всего используется Python:
В работе с большими данными
В веб-разработке
В разработке сайтов и мобильных игр
В создании десктопных и мобильных приложений
Для успешного обучения потребуется
Ноутбук (или стационарный компьютер) с возможность аппаратной виртуализации для запуска виртуальных машин.
Владение необходимыми профессиональными компетенциями: для успешного прохождения программы слушатели должны обладать: навыками владения ПК на уровне среднего или продвинутого пользователя; первичными знаниями и умениями в области алгоритмизации и программирования (в рамках школьной программы); первичными знаниями об операционных системах Unix и работе в командной строке; навыками работы с текстами на английском языке (перевод текста со словарем)
Операционная система семейств Windows, Mac Os, Linux.
Браузер:
- Firefox 64
- Chrome 61
- Safari 11
- Opera 57
Для комфортного прохождения обучения и сохранения всех полученных материалов рекомендуется скорость интернета от 128 кбит/сек исходящего потока и 256 кбит/сек входящего потока.


Вы научитесь:
Создавать код, который решает задачу построения нейросети с использованием фреймворка Keras
Создавать консольные приложения и модули на языке программирования Python
Работать в командной строке
Работать в интерпретаторе Python
Работать в среде разработки Python
Создавать тесты для python-приложений с использованием фреймворка unittest
Отлаживать код с помощью модуля pdb
Работать с официальной документаций по языку програмирования Python
Читать код, написанный на языке программирования Python
Программа обучения:
10 модулей
279 академических часов
4 месяца
- Входная диагностика
- Введение в Python
- Организация кода и окружение
- Коллекции
- Функции
- Классы и объекты
- Наследование
- Работа с ошибками
- Особые методы классов
- Структурное программирование
- Отладка и тестирование
- Математика для анализа данных и библиотеки для работы с данными
- Визуализация и статистический анализ данных
- Обучение с учителем
- Методы обучения без учителя
- Нейронные сети
- Итоговая аттестация
Как проходит обучение:
Формат — онлайн
Доступ к образовательным материалам 24/7 на весь срок обучения
Поддержка преподавателя: всегда можно задать вопрос на образовательной платформе или в Телеграм-чата
Выполнение практических заданий под руководством преподавателя
Стоимость обучения
80.000 рублей
user search complete

Преподаватели — эксперты-практики, работающие в ТОП-компаниях

Data Scientist в команде Big Data Мегафон, в прошлом была аналитиком в стартапе Habidatum.
Data Scientist в команде Big Data Мегафон, в прошлом была аналитиком в стартапе Habidatum.
Анализом данных начала заниматься в магистратуре Сколтеха.
«Интересуюсь городскими данными и картами»
Преподаватель в1 образовательной программе

Data Science Lead в Habidatum — стартапе про большие данные и урбанистику.
Создает data services и превращает данные в ответы на вопросы градостроителей.
Data Science Lead в Habidatum — стартапе про большие данные и урбанистику.
Создает data services и превращает данные в ответы на вопросы градостроителей.
Основатель CocoaHeads Moscow — первого в России сообщества iOS разработчиков.
Сооснователь самого кассового в России образовательного мобильного приложения для изучения иностранных языков easy ten.
Путь к Питону начал в магистратуре Сколтеха, создав систему анализа настроения пользователей Твиттера.
Преподаватель в1 образовательной программе

Руководитель группы предиктивной аналитики Mail.Ru Group. Анализом данных увлекся с 3-го курса бакалавриата.
Руководитель группы предиктивной аналитики Mail.Ru Group.
Анализом данных увлекся с 3-го курса бакалавриата.
В начале работал в Matlab, но затем быстро перепрофилировался на пусть истинный — Python.
Старается помочь всем познать методы анализа данных и машинное обучение.
Преподаватель в1 образовательной программе

Окончил Пензенский Государственный Университет. Работает в Mail.Ru Group, руководит командой разработки. В последние несколько лет занимается разработкой высоконагруженных сервисов на python.
Окончил Пензенский Государственный Университет.
Работает в Mail.Ru Group, руководит командой разработки.
В последние несколько лет занимается разработкой высоконагруженных сервисов на python.
Преподаватель в1 образовательной программе

Пишет бэкенд на Python и Go, сторонник open-source. Преподает курс по Python в МГТУ им. Н. Э. Баумана
Пишет бэкенд на Python и Go, сторонник open-source.
Преподает курс по Python в МГТУ им. Н. Э. Баумана
Преподаватель в1 образовательной программе

Занимается применением машинного обучения для анализа биомедицинских данных и создания новых лекарств в Insilico Medicine.
5 лет работал в отделе внутренней разработки Mail.Ru.
Занимается применением машинного обучения для анализа биомедицинских данных и создания новых лекарств в Insilico Medicine.
5 лет работал в отделе внутренней разработки Mail.Ru.
Преподаватель в1 образовательной программе
Куратор направления
Мария Коновалова
Программа профессиональной подготовки
при успешном прохождении программы
Диплом о профессиональной переподготовке
Заказать обратный звонок
Мы используем cookie
Используя наш сайт, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie и сервисов сбора технических данных посетителей (IP-адресов, местоположения и др.) для обеспечения работоспособности и улучшения качества обслуживания.