БОНУСЫ ОТ ОБУЧЕНИЯ В ГУАП
ОБУЧЕНИЕ ПО МОДУЛЯМ
Количество академических часов: 144
Форма обучения: очная с применение дистанционных образовательных технологий
Модуль 1. Основы программирования
Тема 1.1. Введение в программирование. История языка Python.
Тема 1.2 Обзор редакторов кода/IDE
Тема 1.3. Переменные и функция вывода
Тема 1.4. Арифметические операции и обработка ошибок
Тема 1.5. Типы данных и преобразование типов
Модуль 2.Строки и списки
Тема 2.1. Строки в Python
Тема 2.2 Индексы и срезы
Тема 2.3. Операции над строками
Тема 2.4. Что такое списки
Тема 2.5. Индексы и срезы, сложение и умножение
Тема 2.6. Сортировка и поиск элементов
Модуль 3.Pandas для анализа данных
Тема 3.1. Таблицы в pandas
Тема 3.2 Получение данных
Тема 3.3. Обзор данных
Тема 3.4 Индексация в DataFrame
Тема 3.5. Объект Serias
Модуль 4.Основы предобработки данных
Тема 4.1. Поиск проблем в данных
Тема 4.2. Переименование столбцов
Тема 4.3. Обработка пропущенных значений
Тема 4.4. Обработка дубликатов
Количество академических часов: 144
Форма обучения: очная с применение дистанционных образовательных технологий
Модуль 1. Основы программирования
Тема 1.1. Установка и настройка JupyterNotebook
Тема 1.2. Переменные и типы данных
Тема 1.3. Строки, списки
Тема 1.4. Цикл for, вложенные списки, условный оператор
Тема 1.5. Цикл while, функции, словари
Модуль 2. Pandas и предобработка данных
Тема 2.1. Знакомство с библиотекой Pandas, знакомство со структурами данных Series, DataFrame
Тема 2.2. Загрузка данных из CSV-файлов
Тема 2.3. Изучение одномерных данных с помощью объекта Series
Тема 2.4. Изучение объектов DataFrame, операции над объектами DataFrame
Тема 2.5. Индексация данных, категориальные данные
Тема 2.6. Выполнение арифметических операций над объектами Seriesи DataFrame
Модуль 3. Визуализация данных YandexDataLens
Тема 3.1. Визуализация и чарты в DataLens
Тема 3.2. Типы дашбордов
Тема 3.3. Интерактивность в дашбордах
Тема 3.4. Вычисляемые поля и параметры, карты
Тема 3.5. Объединение из нескольких датасетов
Модуль 4. Основы SQL
Тема 4.1. Установка и настройка клиента БД
Тема 4.2. Основы администрирования БД
Тема 4.3. Интеграция SQL и Python, интеграция SQLи YandexDataLens
Тема 4.4.Основы языка SQL, срезы данных в SQL, агрегирующие функции, группировка и сортировка, объединение таблиц, подзапросы
Количество академических часов: 144
Форма обучения: очная с применение дистанционных образовательных технологий
Модуль 1. Основы языка программирования Python
Тема 1.1. Установка и настройка JupyterNotebook, переменные и типы данных
Тема 1.2. Строки, списки, цикл for, вложенные списки, условный оператор, цикл while
Тема 1.3. Функции, словари
Тема 1.4. Web mining, введение в HTML, инструменты разработчика, POST\GET запросы, регулярные выражения, парсинг HTML, API, JSON
Тема 1.5. Запуск скриптов на yandexcloudfunctions, обзор low-codeплатформ: «SaluteBot» и «Aimylogic»
Модуль 2. Pandas и предобработка данных
Тема 2.1. Знакомство с библиотекой Pandas, знакомство со структурами данных Series, DataFrame
Тема 2.2. Загрузка данных из CSV-файлов, изучение одномерных данных с помощью объекта Series, изучение объектов DataFrame, операции над объектами DataFrame
Тема 2.3. Индексация данных, категориальные данные, выполнение арифметических операций над объектами Seriesи DataFrame
Тема 2.4. Загрузка данных и обработка данных, группировка данных
Тема 2.5. Библиотеки datatime, matplotlib
Тема 2.6. NumPy, Seaborn, виды визуализации данных в pandas
Модуль 3.Визуализация данных YandexDataLens
Тема 3.1. Визуализация и чарты в DataLens
Тема 3.2. Типы дашбордов
Тема 3.3. Интерактивность в дашбордах
Тема 3.4. Вычисляемые поля и параметры, карты
Тема 3.5. Объединение из нескольких датасетов
Модуль 4. Основы SQL
Тема 4.1. Установка и настройка клиента БД
Тема 4.2. Основы администрирования БД
Тема 4.3. Интеграция SQL и Python, интеграция SQLи YandexDataLens
Тема 4.4.Основы языка SQL, срезы данных в SQL, агрегирующие функции, группировка и сортировка, объединение таблиц, подзапросы
КАК ПРИНЯТЬ УЧАСТИЕ В ОБУЧЕНИИ