Быстрые ссылки: Перейти на главную | Список курсов | Расписание | Заявка на курс | Ответы на вопросы экспертов | Ищите что-то конкретное? | Контакты ↓ |
☎ +7 (7172) 46 97 51
☎ +7 (777) 241 72 98 ☎ +7 (747) 716 21 22 nataciscotrain.kz asemciscotrain.kz infociscotrain.kz raushanciscotrain.kz Казахстан, г. Астана, ул. Иманбаевой 8
|
Python для бизнес - аналитики город Астана
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как с помощью этого языка программирования строить предиктивные модели, визуализировать данные и работать с нейросетями. Курс ориентирован на практику и позволит вам сразу приступить к работе с данными и построению моделей. Этот курс для тех, кто: · Занимается офисной работой. Не программист, не Data scientist. · Много работает с различными таблицами, отчётами, сопоставляет данные из множества источников. · Пользуется Excel, 1C, SAP, Гранд смета или другими подобными программами · Работает в ритейле, банке, в консалтинге, на складе, производстве, … · Делает многое вручную и хочет повысить эффективность своей работы
Вы научитесь· Использовать python для работы с табличными данными, импортируемыми/экспортируемыми всеми популярными программами · Автоматизировано исправлять проблемные табличные файлы · Составлять и применять выражения для поиска и замены в тексте по определённым паттернам (даты, номера телефонов, размеры и т.п.) · Получать данные из различных API в реальном времени (погода, курсы валют, акций и т. п.)
Требуемая подготовка: Содержание курса
Модуль 1. Универсальный формат файлов для обмена данными между Python и популярными табличными приложениями · Формат CSV. Импорт/экспорт на примере Excel или других популярных приложений (1C, SAP, другие СУБД и приложения для торговли, сметы и т.п.) · Экспорт данных из табличного приложения в файл csv и его разбор средствами стандартной библиотеки Python · Формирование файла csv из Python и импорт в табличное приложение · Практическая работа Модуль 2. Автоматизация исправления проблемных файлов, работа с файлами в произвольных текстовых форматах · Работа с таблицами в произвольном текстовом формате на примере формата FWF · Типичные проблемы в реальных табличных данных и способы их устранения методами стандартной библиотеки Python · Применение регулярных выражений для фильтрации и разделения данных табличных данных · Работа с датами, номерами телефонов и другими данными в произвольных форматах записи · Практическая работа
Модуль 3. Выгрузка данных из интернета · Что такое API. Примеры онлайн-сервисов для получения данных о погоде, курсах валют, акций в реальном времени. · Механизм взаимодействия с онлайн API через python. GET-запросы. · Наиболее популярные форматы предоставления данных. Разбор данных в формате XML и JSON с помощью встроенной и/или сторонних библиотек. · Практическая работа
Модуль 4. Итоговая практическая работа. Разбор более продвинутых задач по работе с данными. · Интеграция с Google Docs, Google Spreadsheets, Google Forms · Веб-скрейпинг · Обработка архивов переписок из популярных мессенджеров · Автоматизированная обработка большого количества файлов
|