Инструменты анализа данных на Python
На тренинге вы рассмотрите возможности применения Python для анализа данных: регулярных выражений, сбор данных по протоколу HTTP, использование библиотек NumPy и Pandas для анализа данных, matplotlib для визуализации. Также в рамках обучения вы научитесь писать полноценные GUI приложения.
25 ак.ч.
Онлайн
SCRIPT-008
Инструменты анализа данных на Python
Записаться на курс
Длительность
25 ак.ч.
Локация
Онлайн
Код
SCRIPT-008
Расписание и цены
25 800 руб.
Планируете обучить команду из 7-8 или более человек?
Закажите корпоративное обучение с учетом ваших потребностей
Инструменты анализа данных на Python
Записаться на курс
Длительность
25 ак.ч.
Локация
Онлайн
Код
SCRIPT-008
Расписание и цены
25 800 руб.
Планируете обучить команду из 7-8 или более человек?
Закажите корпоративное обучение с учетом ваших потребностей

Описание

Узнайте о возможностях языка программирования Python для сбора и анализа данных. Python является современным, мощным языком программирования. Нам нем разрабатывается сложное программное обеспечение с использованием традиционного императивного программирования, используются возможности функционального программирования и создается повторно используемый код на основе объектно-ориентированного подхода.

Этот тренинг ориентирован на начинающих (Junior) программистов, а также более опытных разработчиков (Regular), которые переходят на Python с других языков программирования и желают изучить его экосистему.

После прохождения курса выдается
сертификат на бланке IBS Training Center

Цели

Освоить необходимые компетенции для сбора данных, математической обработки и анализа данных с применением языка Python.

Целевая аудитория

Junior и Regular разработчики на языке Python.

Предварительная подготовка

  • Понимание принципов парадигмы объектно-ориентированного программирования
  • Понимание принципа работы протокола HTTP
  • Прохождение курсов SCRIPT-002, SCRIPT-003 или наличие опыта практической работы на Python от полугода

Разбираемые темы

  • 1. Вступление. Краткое введение в курс (теория + практика)

    1. 1. Теория:
            1.1.1. Основные особенности языка Python.  
            1.1.2. Получение исходного кода проекта.
    1.2. Практика:
           1.2.1. Подготовка виртуального окружения под будущий проект.


  • 2. Описание проекта

    2.1. Теория:
           2.1.1. Описание проекта.
  • 3. Регулярные выражения (теория + практика)

    3.1. Теория:
            3.1.1. Базовые конструкции регулярных выражений Атрибуты Content.
            3.1.2. Объединения и группы.
            3.1.3. Match-объекты и группирующие скобки.
            3.1.4. Сложные позиционные шаблоны (lookarounds).
    3.2. Практика:
           3.2.1. Разработка первого прототипа приложения для работы с курсами валют.
           3.2.2. Поиск и группировка данных, получаемых из html-файла, с помощью  регулярных выражений.
  • 4. Работа с HTTP-клиентом (теория + практика)

    4.1. Теория:
           4.1.1. Основы пакета Requests. Доступные методы REST-API.
           4.1.2. Содержимое ответа 4.1.3. Переадресация.
           4.1.4. Передача данных в запросе.
    4.2. Практика:
           4.2.1. Создание HTTP-клиента на базе Requests.
           4.2.2. Получение html-страниц с данными с удаленного ресурса.
  • 5. Графический интерфейс. wxPython (теория + практика)

    5.1. Теория:
           5.1.1. Введение в wxPython. Простейшее приложение.
           5.1.2. Базовые элементы GUI.
           5.1.3. Механизм связывания.
           5.1.4. События.
           5.1.5. Абсолютное и относительное позиционирование элементов.
    5.2. Практика:
           5.2.1. Разработка графического интерфейса приложения с набором необходимых элементов.
  • 6. Математика в Python. NumPy (теория + практика)

    6.1. Теория:
           6.1.1. Знакомство с NumPy. Основы.
           6.1.2. Работа с матрицами и n-мерными массивами.
           6.1.3. Математические операции и алгоритмы.
           6.1.4. Статистические метрики. Скользящая средняя (MA), простая скользящая средняя (SMA).
    6.2. Практика:
           6.2.1. Создание матрицы с набором статистических данных.
           6.2.2. Вычисление скользящей средней.
  • 7. Анализ данных с помощью Pandas. Графики (теория + практика)

    7.1. Теория:
           7.1.1. Основы Pandas.
           7.1.2. Сбор и хранение данных в Pandas.
           7.1.3. Вычисления в Pandas.
           7.1.4. Визуализация данных, графики.
    7.2. Практика:
           7.2.1. Применение структур данных Pandas для хранения статистических данных.
           7.2.2. Расчеты и построение графиков.
  • Развернуть программу
Раcписание курсов
Вид:
Регистрируйтесь на следующий курс
Предварительная регистрация гарантирует участие в обучении. Мы обязательно оповестим вас, когда курс будет запланирован
+
Связанные курсы
Основы языка Python
В курсе рассматриваются основы программирования на языке Python.
Онлайн:
19.09.2022 - 23.09.2022
Python. Продвинутый курс
Курс посвящен применению объектно-ориентированного подхода в языке Python. Рассматриваются все аспекты, от инкапсуляции до полиморфизма, от простейшего пользовательского типа данных до сложного класса, глубоко интегрированного в Python.
Онлайн:
24.10.2022 - 28.10.2022
Разработка реального проекта на языке Python. Продвинутый уровень
Курс посвящен применению языка Python в разработке реальных back-end программных продуктов.
Смотреть каталог
Ваши преимущества
Экспертность
Тренеры-эксперты из реальных проектов крупнейших компаний, лидеров в своей отрасли
Живое обучение
“Живая” коммуникация с тренером даже в онлайн-формате
Практика
Максимально наполненные практикой занятия, работа в группах, выполнение домашних заданий
Пользователь только что записался на курс ""
Спасибо!
Форма отправлена успешно.