Логотип Academy Market
Каталог курсов
0
Логотип Academy Market
Наверх
Изображение подборки
Обновлено

29.01.2025

Автор

Мария Лехнер

На чтение

19 минут

Топ-47 курсов Python Pandas

Pandas — это одна из самых популярных библиотек для языка программирования Python, которая позволяет разработчику добавить в свой арсенал новые профильные инструменты для работы с данными: их обработки и анализа. В этой подборке мы приготовили для вас топ лучших онлайн-курсов по работе с библиотекой Python Pandas для начинающих.

В них преподаватели рассказывают студентам о том, как корректно устанавливать библиотеку, знакомят с основными и продвинутыми инструментами Pandas, учат проводить арифметические операции с данными, создавать многомерные массивы и пользоваться функциями. Если вам давно требовался эффективный инструмент для работы с данными, но вы не готовы сразу брать полноценный курс, попробуйте бесплатный — он тоже есть в подборке.

Ниже вы можете рассмотреть 47 курсов по работе с библиотекой Pandas

Средние зарплаты

hh.ru

Data Scientist

80 000 ₽ — 500 000 ₽

Python-разработчик

50 000 ₽ — 350 000 ₽

Аналитик данных

50 000 ₽ — 150 000 ₽

Логотип школы
2 574 ₽ в месяц
46 340 ₽
66 200 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Вы освоите работу с данными на популярном языке программирования Python. Во время обучения вас ждет большое количество групповых и индивидуальных практических занятий, с помощью которых вы закрепите пройденный материал.

1.
Основы Python
2.
Основные библиотеки для анализа данных
3.
Статистика в Python
4.
Итоговый проект

Чему вы научитесь

Работать с данными без помощи программистов
Подготавливать данные для алгоритмов
Оптимизировать рутинные процессы
Применять математические модели
Логотип школы
244 447 ₽
407 400 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Программа обучения рассчитана на 2 года. За это время вы пройдёте базовый, основной и профессиональный блок. Все они приведут вас в реальную работу. 

1.
База
2.
Основной блок
3.
Уровень PRO

Чему вы научитесь

Предсказывать, окупится ли новый проект
Оценивать будущий спрос на товары и услуги
Улучшать системы рекомендаций в соцсетях и сервисах
Усовершенствовать транспортное движение
Строить систему распознавания лиц

Преподаватели

Логотип школы
38 500 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

За 14 текстовых уроков вы сможете изучить полный пайплайн проведения A/B-тестирования, научитесь ставить эксперименты и анализировать их результаты. На курсе есть два уровня – базовый и продвинутый.

1.
1. Основы статистики
2.
2. Проверка гипотез
3.
3. Дизайн эксперимента
4.
4. Тестирование дизайна
5.
5. Доверительные интервалы
6.
6. Повышение чувствительности тестов
7.
7. Выбор метрик
8.
8. Стратификация
9.
9. Cuped
10.
10. Множественное тестирование
11.
11. Сплитилка трафика
12.
12. Анализ метрик отношения
13.
13-14. Полный пайплайн A/B-тестирования

Чему вы научитесь

Знать полный пайплайн проведения A/B-тестов
Разрабатывать и проверять гипотезы
Повышать чувствительность тестов
Работать с метриками различного уровня сложности
Проводить множественное тестирование

Программа курса

На онлайн-курсе студенты освоят инструменты для аналитики данных и методы бизнес-анализа, а также решат кейсы от партнёрских компаний Яндекс Практикума.

1.
Знакомство с профессией аналитика данных
2.
Основы анализа данных с помощью SQL и BI
3.
Анализ данных с помощью Python
4.
Продвинутый анализ данных для бизнеса
5.
Финальный проект
6.
Кейсы от работодателей
7.
Расширенный курс со специализацией "Продуктовый аналитик"
8.
Расширенный курс со специализацией "BI-аналитик"
9.
Дополнительные темы расширенного курса
10.
Нейросети для аналитиков
11.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
12.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR‑экспертов

Чему вы научитесь

Обрабатывать данные с помощью SQL-запросов
Работать с датафреймами
Владеть различными методами проверки гипотез
Анализировать результаты A/B-тестирования
Создавать дашборды
Логотип школы
150 833 ₽
251 400 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

В процессе обучения вы сможете овладеть азами Data Science с самого начала, разобраться в задачах, решаемых медицинскими аналитиками, изучить SQL и машинное обучение, а также завершить проект, который станет вашим итоговым достижением.

1.
Блок 1. Основы науки о данных
2.
Блок 2. Машинное обучение
3.
Блок 3. Computer Vision и NLP

Чему вы научитесь

Выдвигать гипотезы и проверять их
Сокращать издержки на производство лекарств
Анализировать и структурировать данные и выявлять закономерности
Строить прогнозы развити сферы

Преподаватели

Логотип школы
128 940 ₽
322 350 ₽

Программа курса

Вам предстоит посещать интерактивные занятия в любое удобное время и выполнять практические задания. Работы, выполненные на курсе, пополнят ваше портфолио. Вы можете обращаться за помощью к личному куратору. Он также будет поддерживать вас ещё год после окончания обучения.

1.
Введение в аналитику
2.
Бизнес-мышление для аналитика
3.
Excel и Google-таблицы для анализа данных
4.
Надстройки Power Query и Power Pivot
5.
Статистический анализ данных в Excel
6.
SQL для работы с базами данных
7.
Power BI для анализа данных
8.
Power BI для визуализации данных
9.
Метрики и Unit-экономика
10.
Тестирование гипотез
11.
A/B-тестирование
12.
Python для анализа данных

Чему вы научитесь

Проводить аналитические исследования и обрабатывать большие объёмы информации
Работать с базами данных
Создавать интерактивные дашборды
Формировать и проверять гипотезы
Проводить A/B-тестирования
Логотип школы
4,1
Python и машинное обучение от Coddy
7 Месяцев
36 уроков
6 800 ₽
Ещё -30% по промокоду

Программа курса

Программа обучения состоит из девяти тематических модулей, что позволяет ребенку наилучшим образом усваивать материал. Помимо теоретического материала, доступны практические занятия, на которых оттачиваются приобретенные навыки.

1.
1-й модуль
2.
2-й модуль
3.
3-й модуль
4.
4-й модуль
5.
5-й модуль
6.
6-й модуль
7.
7-й модуль
8.
8-й модуль
9.
9-й модуль

Чему вы научитесь

Пользоваться Jupyter Notebook
Работать с облачными вычислениями в Google Colab
Проводить A/B-тестирование
Строить графики по набору данных
Программировать на Python
Логотип школы
1 ₽ в месяц
1 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Дистанционная магистерская программа для желающих приобрести престижную востребованную профессию и стать специалистом по работе с ИИ в сфере решения бизнес-задач.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения

Чему вы научитесь

Собирать и анализировать данные
Определять рыночные тренды
Прогнозировать спрос на предлагаемые товары
Тренировать ИИ на распознавание образов
Работать со специализированным ПО
Логотип школы
59 900 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

Курс состоит из семнадцати тематических блоков, каждый из которых посвящён определённому инструменту либо аспекту из сферы аналитики данных.

1.
Бесплатный курс "Учись учиться"
2.
Введение. Технические вопросы
3.
Основы Python
4.
Продвинутые типы данных в python
5.
Особенности Python
6.
Основы pandas
7.
Основы SQL
8.
Исследовательский анализ данных (EDA)
9.
Введение в статистический анализ
10.
Статистический анализ
11.
Практика статистического анализа, проведение A/B теста
12.
Анализ бизнес-показателей
13.
Интерактивная визуализация Tableau, Superset
14.
Power BI
15.
Основы прогнозирующего моделирования
16.
Анализ временных рядов
17.
Большие данные
18.
Этика данных и конфиденциальность

Чему вы научитесь

Проводить исследовательский и статистический анализ данных
Владеть языком программирования Python и языком запросов SQL
Визуализировать данные с помощью специальных программ
Работать с большими данными
Понимать этику данных
Логотип школы
4 303 ₽ в месяц
133 384 ₽
222 307 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Этот годовой курс поможет вам с нуля освоить навыки машинного обучения. Вы сможете реализовывать различные его модели, получать и визуализировать данные.

1.
Основные курсы
2.
Курс на выбор
3.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Владеть способами классического машинного обучения
Получать, преобразовывать и анализировать данные
Формировать пайплайны
Визуализировать данные с помощью Pandas и Matplotlib
Работать с Работа с NLP/CV-задачами
Иллюстрация к факту

Значение названия

Название Python-библиотеки Pandas происходит от сокращения «panel data», буквально — «панельные данные». Этим термином обозначают информацию, структурированную в таблицы. 

Логотип школы
116 424 ₽
194 064 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Курс состоит из 9 тематических блоков, включающих в себя 10 практических заданий и 4 проекта для вашего портфолио. Вы изучите все основы дата-аналитики и узнаете, в каких сферах она может быть полезна.

1.
Основы аналитики
2.
Тренажер — Google-таблицы и основы статистики
3.
Погружение в сферу E-commerce
4.
Тренажер — базы данных и SQL
5.
Тренажер — Power BI
6.
Погружение в сферу GameDev
7.
Тренажер — Python для анализа данных
8.
Погружение в сферу On-Demand
9.
Финальный проект

Чему вы научитесь

Применять аналитическое и критическое мышление
Собирать и анализировать данные
Использовать в работе метрики
Ориентироваться в сферах онлайн-магазинов и разработки игр
Знать основы языка программирования Python
Логотип школы
194 033 ₽
323 388 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Курс предоставляет углубленное понимание языка Python и его основных концепций, а также обучает продвинутым техникам и методам программирования на Python.

1.
Программирование на Python
2.
Бэкенд-разработка на Python и Django
3.
Асинхронное программирование
4.
Микросервисы и основы DevOps
5.
Финальный проект
6.
Бонус. Python для работы с данными

Чему вы научитесь

Работать с базами данных
Создавать веб-приложения с использованием фреймворков и многое другое
Создавать приложения на Python
Разрабатывать сложные программы

Программа курса

Вы познакомитесь с восьмью наиболее востребованным и профессиями в сфере IT, выберете подходящее для вас направление и продолжите обучение по специальности.

1.
Профориентация
2.
Веб-разработка
3.
Python-разработка
4.
Мобильная разработка
5.
Тестирование
6.
Data Science
7.
Аналитика данных
8.
Системное администрирование
9.
Project manager в IT

Чему вы научитесь

Обеспечивать корректную работу серверных приложений
Выстраивать сквозную аналитику
Создавать сайты и обеспечивать его дальнейшую поддержку
Проектировать приложения для мобильных устройств
Проводить тестирование и внедрять автоматизацию

Программа курса

Вас ждёт изучение Machine Learning на продвинутом уровне с возможностью очного обучения в Москве. Для успешного прохождения курса вам понадобится знание Python и математики. 

1.
Построение модели
2.
Работа с заказчиком
3.
Рекомендательные системы
4.
Компьютерное зрение
5.
Обработка естественного языка (NLP)
6.
Временные ряды
7.
Итоговый хакатон
8.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Выдвигать и проверять гипотезы
Проектировать модели машинного обучения
Оценивать эффективность ML-моделей
Подбирать алгоритмы для моделей
Интерпретировать результаты исследований

Инструменты

Логотип школы
4,6
Data Scientist от Синергии Академия
9 Месяцев
135 уроков
127 900 ₽
255 800 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

По завершении курса вы станете мастером анализа и прогнозирования, готовым решать актуальные бизнес-задачи. А также получите диплом о профессиональной переподготовке и именной сертификат, подтверждающий ваши навыки.

 
 
1.
Основы программирования на Python
2.
Основы SQL
3.
Математика для анализа данных
4.
Библиотеки Python
5.
Машинное обучение
6.
Бизнес-аналитика
7.
Бонусные модули

Чему вы научитесь

Создавать модели машинного обучения для предсказания и классификации данных
Работать с различными инструментами и языками программирования
Взаимодействовать с базами данных для извлечения и обработки информации
Анализировать данные с использованием статистических методов и визуализации
Разрабатывать ETL-процессы для очистки и подготовки данных
Логотип школы
4,3
Data Scientist от GeekBrains
9 Месяцев
3 852 ₽ в месяц
119 409 ₽
199 015 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Вы познакомитесь с основами Data Science и выберете одну из двух специализаций для углублённого изучения. Вы познакомитесь с теорией посредством видеоуроков, выполните больше восьмидесяти заданий с обратной связью и разработаете ряд проектов для портфолио. 

1.
Основные курсы
2.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Работать с Big Data
Проводить разведывательный анализ данных
Формулировать и проверять гипотезы
Работать с моделями машинного обучения
Собирать и обрабатывать данные
Тестировать код
Логотип школы
2 895 ₽ в месяц
104 220 ₽
173 700 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Курс состоит из семи тематических блоков, в которых вы обучитесь анализировать большие массивы данных, работать с языками Python и SQL, взаимодействовать с коллегами. В конце вы создадите свой проект по анализу данных.

1.
Аналитическое мышление
2.
SQL и получение данных
3.
Метрики, гипотезы, точки роста
4.
Аналитика больших данных
5.
Python для анализа данных
6.
NumPy, pandas, MPL
7.
Статистика в Python
8.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Анализировать большие массивы данных
Применять в работе языки программирования SQL и Python
Делать прогнозы на основе данных и проверять их
Понимать метрики
Принимать аналитические решения для бизнеса

Программа курса

Программные материалы ориентированы на профессиональное обучение специалистов, которые будут работать в области машинного обучения. Студенты получат навыки работы с большими данными.

1.
1 семестр
2.
2 семестр
3.
3 семестр
4.
4 семестр

Чему вы научитесь

Разбираться в особенностях математического анализа
Понимать принципы анализа данных
Использовать программы по работе с данными
Использовать язык Python
Разбираться в принципах машинного обучения
Логотип школы
4
Python-разработчик от Otus
10 Месяцев
80 уроков

Программа курса

Обучение длится 10 месяцев по два занятия в неделю. Вы будете участвовать в интерактивных вебинарах, выполнять практические работы и полноценные кейсы. Материалы и записи лекций и вебинаров останутся навсегда, поэтому у вас всегда будет возможность повторить интересующие темы. Также вам доступно карьерное развитие от школы OTUS: составление и разбор резюме, участие в HR-мероприятиях и воркшопы.

1.
1 ступень
2.
2 ступень

Чему вы научитесь

Применять принципы ООП
Работать с базами данных
Использовать базовые библиотеки Python
Использовать Docker
Разрабатывать архитектуру приложений на языке Python
Логотип школы
152 344 ₽
253 914 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Программа курса длится более года. За это время вы просмотрите видеоуроки в рамках 53 тематических блоков и сможете отрабатывать знания на практике. За весь курс вы создадите 8 проектов для профессионального портфолио.

1.
Основы программирования на Python + Python для анализа данных
2.
Подгрузка данных
3.
Разведывательный анализ данных
4.
Введение в машинное обучение
5.
Математика и углубленное машинное обучение
6.
ML в бизнесе

Чему вы научитесь

Получать данные из веб-источников или по API
Использовать основные алгоритмические конструкции
Программировать на Python
Строить математические и ML модели
Работать с Github и Kaggle
Иллюстрация к факту

Коллективный апгрейд

Библиотека Pandas находится в открытом доступе на сервисе GitHub и имеет открытый исходный код, чтобы специалисты могли вносить туда свои правки, оптимизировать программу и расширять ее возможности коллективно.

Логотип школы
4,7
Аналитик данных от KARPOV.COURSES
5 Месяцев
49 уроков
92 000 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

За пять месяцев обучения у топовых экспертов из отрасли аналитики данных вас ждут множество проектов, которыми вы сможете пополнить портфолио. Вы научитесь работать с метриками и базами данных, составлять отчёты.

1.
1. Python
2.
2. Git
3.
3. SQL
4.
4. Промежуточный проект
5.
5. Теория вероятностей
6.
6. Статистика и А/В-тесты
7.
7. BI-системы и визуализация
8.
8. Развитие продукта и продуктовая аналитика
9.
9. Финальный проект
10.
Airflow (дополнительный блок)

Чему вы научитесь

Собирать и обрабатывать данные
Владеть языком программирования Python
Работать с базами данных и извлекать данные из хранилищ
Проводить исследования и проверять гипотезы
Составлять отчёты и презентовать результаты своей работы
Логотип школы
176 900 ₽
353 800 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Курс поможет вам полностью погрузиться в ML, познакомиться с инструментами, получить десятки навыков и создать несколько проектов для портфолио. 

1.
Базовые модули
2.
Бонусные модули

Чему вы научитесь

Визуализировать данные с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly
Создавать информативные графики, диаграммы
Понимать основы машинного обучения (контролируемые и неконтролируемые методы)
Отвечать за постановку задач машинного обучения
Логотип школы
43 070 ₽
71 800 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы освоите функции языка Python, связанные с аналитикой и потренируетесь применять их на практике.

1.
Знакомимся с Python
2.
Работаем с большими данными
3.
Работаем с более продвинутыми случаями
4.
Собираем данные из интернета
5.
Учимся дополнительным возможностям

Чему вы научитесь

Программировать на языке Python
Работать с большим объемом данных
Визуализировать данные и составлять отчеты
Взаимодействовать с базами данных
Использовать библиотеки Pandas и NumPy

Программа курса

Вас ожидают онлайн-лекции и семинары, на которых преподаватели дадут всю необходимую теорию и множество практических заданий. В конце курса вы защитите дипломный проект, который отправится прямиком в портфолио. 

1.
Advanced basics
2.
Web
3.
Data engineering
4.
Highload
5.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Разрабатывать коммерческие приложения
Работать в команде разработчиков
Использовать test-driven development
Ориентироваться в различных типах баз данных
Логотип школы
30 975 ₽
88 500 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

Формат обучения построен на уникальной технологии связывания 2-3 различных тем в рамках одного модуля. Так вы сможете комплексно подойти к новым знаниям и примените их на практике, которая предполагается после каждого модуля. В ходе всего обучения вы будете вести сквозной проект, поэтому к концу курса у вас будет собран большой кейс в портфолио. 

1.
Обработка и анализ данных в SQL
2.
Программирование на Python
3.
Работа с API
4.
Общая математика
5.
Data Science
6.
Корпоративные финансы
7.
Производные финансовые инструменты: фьючерсы и опционы
8.
Стохастика в финансах
9.
Структурированные финансы

Чему вы научитесь

Разрабатывать алгоритмы машинного обучения
Применять знания из линейной алгебры и теории вероятностей
Работать с библиотеками Pandas и Numpy
Очищать и нормализовывать данные для Data Science
Анализ больших массивов данных

Программа курса

Вы узнаете, как выглядит арсенал рабочих инструментов аналитиков данных. Изучите программные интерфейсы и попрактикуетесь в работе с ведущим аналитическим софтом.

1.
Excel и Google Таблицы для анализа данных
2.
SQL для работы с базами данных
3.
Power BI для анализа данных
4.
Power BI для визуализации данных
5.
Python для анализа данных
6.
PowerPoint и навыки публичных выступлений

Чему вы научитесь

Анализировать данные
Использовать специализированные сервисы
Писать SQL-запросы
Использовать Python для анализа данных
Автоматизировать рутинные задачи
Логотип школы
150 000 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Если у вас уже есть знания и умения в области аналитики на уровне джуниор-специалиста, этот курс поможет вам выйти на новый уровень профессионализма. 

1.
Продуктовый подход к созданию отчётности
2.
Работа с командой DWH и обработка больших данных
3.
Продвинутые эксперименты
4.
Машинное обучение для решения задач аналитики

Чему вы научитесь

Разрабатывать систему отчётности для компании
Работать с большими данными
Применять модели машинного обучения
Взаимодействовать с командой DWH
Продумывать дизайн экспериментов, проводить и анализировать их

Программа курса

Курс состоит из 9 тематических блоков, каждый из которых посвящён определённому аспекту программирования на Python. Вы освоите множество навыков и станете опытным junior-специалистом.

1.
Синтаксис и базовые операторы Python
2.
ООП. Классы, исключения. Тесты
3.
Взаимодействие с внешним миром. Создание простейшего API. Сборка проекта
4.
Работа с базами данных, асинхронное программирование
5.
Веб-разработка на Flask
6.
Веб-разработка на Django
7.
Python для Data Science
8.
DevOps
9.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Разрабатывать приложения при помощи языка программирования Python
Работать с библиотеками данных
Получать данные от приложений и сайтов
Создавать автотесты
Применять асинхронное программирование
Логотип школы
3 272 ₽ в месяц
117 800 ₽
196 333 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Вам предстоит изучать теоретические материалы, решать практические задания и работать в команде. После успешной защиты итогового проекта вы получите диплом. Самое важное: выбрать подходящую вам траекторию обучения. 

1.
SQL и получение данных
2.
Python, статистика и математика для анализа данных
3.
Feature engineering и предобработка данных
4.
Математика для анализа данных
5.
Построение модели
6.
Менеджмент data-проектов
7.
Рекомендательные системы
8.
Распознавание изображений, машинное зрение
9.
Обработка естественного языка (NLP)
10.
Итоговый хакатон
11.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Собирать и анализировать данные
Строить нейросети и функциональные алгоритмы
Работать с базами данных
Курировать разработку проектов в data science

Преподаватели

Иллюстрация к факту

Герой нашего времени

Разработка библиотеки Pandas началась в 2008 году программистом Уэсом Маккини, когда тот работал в компании AQR. Перед увольнением он смог договориться с руководством о публикации проекта в интернете под открытой лицензией. 

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы освоите инструменты и навыки для проведения системного анализа, потренируетесь использовать их на практике и разработаете итоговый проект для вашего портфолио.

1.
Системный анализ в структуре разработки ПО
2.
Обследование, работа с требованиями
3.
Проектирование ПО
4.
Проектирование API
5.
Анализ данных
6.
Проектирование и работа с БД
7.
Сопровождение процесса разработки
8.
Итоговый проект

Чему вы научитесь

Анализировать большое количество данных
Составлять UML-диаграммы
Взаимодействовать с базами данных
Проектировать и тестировать сервисы API
Логотип школы
5
Data Analyst от Skillbox
12 Месяцев
5 146 ₽ в месяц
159 532 ₽
265 886 ₽

Программа курса

На онлайн-курсе вы получите представление о работе аналитика данных, изучите основы математики, статистики и теории вероятности, научитесь проводить аналитические исследования и подготовитесь к трудоустройству.

1.
Уровень 0: Базовая подготовка
2.
Уровень 1: Продвинутые навыки
3.
Уровень 2: Специализация

Чему вы научитесь

Проводить A/B-тесты
Строить репрезентативные графики для работы команды
Визуализировать результаты анализа в виде дашбордов
Создавать витрины данных
Проводить исследования и обнаруживать зависимости в данных
Логотип школы
217 793 ₽
362 994 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вы с нуля изучите инструменты для работы специалиста в Data Science. На выбор доступны три тарифа обучения: "Базовый", "Оптимальный" и "VIP".

1.
База
2.
Основной блок
3.
Уровень PRO

Чему вы научитесь

Работать с большими данными
Программировать на Python
Строить предиктивные модели
Оценивать потенциальный спрос на товар
Разбираться в линейной алгебре, математическом анализе, дискретной математике

Преподаватели

Логотип школы
183 750 ₽
525 000 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

Вам предстоит освоить 31 модуль из взаимосвязанных тем и выполнить множество практических и тестовых заданий. Вам будут помогать преподаватели, а в конце обучения вы защитите итоговый проект и соберёте собственное портфолио. 

1.
Знакомство с профессией финансового директора
2.
Введение в финансовый учет и анализ
3.
Налоги в РФ
4.
Корпоративные финансы
5.
Базовое финансовое моделирование
6.
Базовые навыки работы в Excel
7.
Продвинутые навыки работы в Excel
8.
Google-таблицы
9.
Визуализация и обработка данных в Power BI
10.
Работа с данными в Power Query
11.
Обработка и анализ данных в SQL
12.
Программирование на Python
13.
Работа с API
14.
Data Science
15.
Презентации для профессионалов
16.
Российские стандарты бухгалтерского учета (РСБУ)
17.
Международные стандарты финансовой отчетности (МСФО)
18.
Управление финансами фирмы
19.
Проектное финансирование
20.
Отраслевой анализ компаний
21.
Производные финансовые инструменты: фьючерсы и опционы
22.
Общая математика
23.
Стохастика в финансах
24.
Структурированные финансы
25.
Юнит-экономика
26.
Бизнес-анализ
27.
Операционный и стратегический менеджмент
28.
Управление командой
29.
Управление проектами
30.
Карьерный модуль и Soft Skills
31.
Бонус: Тестовые задания при отборе на позиции в индустрии

Чему вы научитесь

Разбираться в цифровых инструментах для оптимизации разных задач финансового директора и применять их на практике
Использовать методы аналитики
Строить прогнозы
Планировать карьерный рост
Логотип школы
126 000 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

За семь месяцев вы с нуля научитесь работать в сфере Machine Learning: сможете создавать модели машинного обучения, приложения и нейросети.

1.
Прикладная разработка на Python
2.
Машинное обучение и приложения
3.
Обзор основ Deep Learning
4.
Статистика и А/В-тесты
5.
Собеседования и как их пройти

Чему вы научитесь

Владеть языком программирования Python
Работать с библиотеками и базами данных
Заниматься backend-разработкой
Строить ML-модели
Решать различные задачи по работе с текстами и изображениями

Программа курса

Программа курса подготовит специалистов, которые смогут работать в области анализа данных и машинного обучения. Студенты освоят техники построения, обучения и оценки моделей.

1.
1-й семестр
2.
2-й семестр
3.
3-й семестр
4.
4-й семестр

Чему вы научитесь

Разбираться в основах машинного обучения
Создавать модели машинного обучения
Использовать методы машинного обучения
Работать с большими данными
Проводить анализ данных
Логотип школы
53 303 ₽
149 040 ₽
Ещё --2,24% по промокоду

Программа курса

Вы освоите работу с большими массивами данных, используя машинное обучение и Python. Обучение включает в себя большое количество практических заданий, при выполнении которых вы закрепите полученные знания.

1.
Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки
2.
Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари
3.
Библиотеки для анализа данных: Pandas
4.
Библиотеки для анализа данных: визуализация
5.
Знакомство с машинным обучением
6.
Основные модели машинного обучения: линейная регрессии
7.
Бинарная классификация
8.
Валидация. Почему это важно
9.
Решающие деревья
10.
Feature Engineering, Feature Selection
11.
Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
12.
Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Чему вы научитесь

Работать на Python
Применять принципы Machine Learning
Создавать и применять функции
Проектировать рекомендательные системы

Инструменты

Логотип школы
4,2
Аналитик от ProductStar
6 Месяцев
118 уроков
109 451 ₽
232 875 ₽
Ещё -9% по промокоду

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы освоите профессиональные инструменты аналитики, научитесь работать с данными и разработаете итоговый проект для вашего портфолио.

1.
Инструменты начинающего аналитика
2.
Продвинутые навыки аналитика

Чему вы научитесь

Использовать профессиональные инструменты аналитики данных
Автоматизировать аналитику с помощью языка Python
Проводить A/B-тестирования
Работать с базами данных и писать SQL-запросы
Визуализировать данные и составлять отчеты

Программа курса

Программа курса содержит множество форматов обучения. Вы будете погружаться в теорию и отрабатывать её на практике. В конце вы создадите полноценный проект для портфолио.

1.
Введение в профессию тестировщика
2.
Жизненный цикл ПО
3.
Особенности удаленной работы
4.
Основы тестирования
5.
Клиент-серверное взаимодействие
6.
Основы HTML и CSS
7.
Инструменты для ручного веб-тестирования
8.
SQL для работы с базами данных
9.
Нефункциональное тестирование
10.
Тестирование мобильных приложений
11.
Тестирование API
12.
GitHub: работа с системой контроля версий
13.
Основы автоматизации тестирования
14.
Основы программирования на Python
15.
Основы автотестирования
16.
Тестирование фронтенда
17.
Тестирование бэкенда
18.
Мобильное тестирование
19.
Методология DevOps для тестировщика
20.
Карьерный акселератор
21.
Программирование на Python для тестировщиков
22.
Работа с Linux
23.
Основы автотестирования
24.
Тестирование фронтенда
25.
Методология DevOps для тестировщиков
26.
Тестирование API
27.
Карьера автотестировщика

Чему вы научитесь

Тестировать веб- и мобильные приложения, программные интерфейсы приложений
Понимать жизненный цикл разработки ПО
Использовать инструменты автотестирования
Писать SQL запросы и создавать таблицы
Использовать инструменты автотестирования
Иллюстрация к факту

Востребованная профессия

Аналитик — это очень востребованная в современных реалиях профессия. На платформе HeadHunter сейчас открыто более 34 000 вакансий по всей России. 

Логотип школы
40 950 ₽
117 000 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

Курс Python Academy предлагает всестороннее и практическое обучение языку программирования Python, что делает его уникальным и полезным для всех, кто хочет освоить этот язык и применить его в сфере аналитики и продаж.

1.
Введение в Python
2.
Функционал Python
3.
Работа с данными
4.
Библиотеки
5.
Визуализация данных
6.
Продвинутые темы в Python
7.
Сквозной кейс
8.
Работа с API (NEW)
9.
Карьерный модуль и Soft Skills

Чему вы научитесь

Работать на языке программирования Python
Работать с различными библиотеками и инструментами Python
Создавать программы и скрипты на Python
Прогнозировать продажи
Взаимодействовать с опытными преподавателями
Логотип школы
89 250 ₽
255 000 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

На курсе вы разберёте более 20 тестовых заданий и будете постоянно практиковаться, чтобы пополнять портфолио и иметь высокий шанс трудоустроиться!

1.
Программирование на Python
2.
Обработка и анализ данных в SQL
3.
Бэкенд (API) на Django
4.
Профессиональная разработка на Python
5.
DevOps и деплой
6.
Работа с API
7.
Карьерный модуль и Soft Skills

Чему вы научитесь

Обрабатывать и анализировать данные с помощью SQL
Интегрировать сервисы через API
Использовать линтеры, форматтеры, github
Создавать веб-сервисы
Интегрироваться с внешними системами

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы освоите все инструменты ML-инженера, а в конце выполните итоговый проект, который добавите в свое портфолио.

1.
Введение в Python
2.
Введение в Python. ООП, модули, базы данных
3.
Основы Python для ML
4.
Теоретический минимум для ML: математика, линал, статистика
5.
Основные методы машинного обучения
6.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Работать с большим объемом данных
Программировать на языке Python
Использовать математику и теорию вероятности
Взаимодействовать с базами данных
Использовать систему контроля версий Git

Инструменты

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы научитесь использовать язык Python для аналитики и создадите итоговый проект для портфолио.

1.
Введение в Python
2.
Библиотеки по работе с данными и визуализациями
3.
Практики. Продуктовая и маркетинговая аналитика
4.
Работа с базами данных, парсинг данных с сайтов, взаимодействие с API
5.
Основы машинного обучения в Python
6.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Программировать на языке Python
Визуализировать данные
Работать с базами данных и писать SQL-запросы
Использовать методы машинного обучения
Логотип школы
4,3
BI-аналитика от Otus
4 Месяца
35 уроков

Программа курса

В ходе данного курса вы обучитесь применять основные методы работы с Big Data для аналитики и визуализации больших объёмов данных для бизнеса.

1.
Введение в BI – аналитику
2.
SQL и работа с базами данных
3.
Практики работы с популярными BI-платформами
4.
Создание кастомных BI-решений в Dash
5.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Анализировать большие объёмы данных
Работать с различными программами для визуализации Big Data
Создавать интерактивные дашборды
Визуализировать данные

Программа курса

В ходе обучения преподаватели будут рассказывать вам теорию, после чего вы будете закреплять её на практике. Некоторые модули подразумевают создание итогового проекта. Также он вас ждёт по прохождении курса.

1.
Введение в веб-технологии. Структура HTML. Форматирование текста с помощью HTML
2.
Форматирование с помощью CSS. Списки. Отступы и поля
3.
Графика в веб-дизайне. Оптимизация графики. Гиперссылки. Принципы навигации сайта
4.
Таблицы. Формы. Фреймы
5.
Позиционирование. Верстка веб-страниц блоками
6.
Введение в веб-программирование на Python
7.
Операторы разветвлений, циклы, исключения
8.
Строки, списки. Сортировка, поиск
9.
Модули, функции. Кортежи, множества, словари
10.
Файлы. Упаковка данных. Системы контроля версий
11.
ООП. Структуры данных. Паттерны проектирования. Паттерн MVC
12.
Принципы проектирования классов SOLID
13.
Модульное тестирование
14.
Параллельное, многопоточное и сетевое программирование
15.
Введение в работу с базами данных
16.
Использование баз данных в Python, библиотеки Numpy и Pandas. Фреймворки
17.
Работа в команде, управление программными проектами
18.
Введение в JavaScript. Объекты JavaScript.
19.
Обработка событий. Browser Object Model. Document Object Model
20.
Формы. Проверка достоверности форм. Использование Cookie
21.
Canvas, поддержка медиа-возможностей
22.
JSON, Ajax
23.
Введение в jQuery. События и jQuery. Стили и анимация
24.
Взаимодействие с DOM. AJAX и jQuery
25.
Использование jQuery плагинов

Чему вы научитесь

Программировать на Python
Вести веб-разработку
Разбираться в JavaScript
Разрабатывать приложения на Python
Вести комплексные веб-проекты на Python

Инструменты

Программа курса

Вас ожидает 10 подробных занятий, на которых опытные преподаватели дадут всю необходимую теорию, а также множество практических заданий, чтобы вы смогли опробовать полученные знания на практике. По окончании курса вы получите персональный сертификат.

1.
Знакомство с синтаксисом Python и условными операторами
2.
Синтаксис Python. Продолжение: Циклы, операторы, модули
3.
Программная библиотека Pandas
4.
Pandas. Продолжение: расчет метрик, индексы, сводные таблицы
5.
Selenium WebDriver
6.
API — работа с программным интерфейсом приложения
7.
Визуализация данных
8.
Импорт таблиц из PDF
9.
Система контроля версий Git
10.
Подведение итогов

Чему вы научитесь

Работать с API VK
Создавать графические функции
Объединять Dataframes
Создавать репозитории в GitHub

Программа курса

Программа этого курса содержит 25 дисциплин. Вы освоите их за год, занимаясь два раза в неделю по четыре академических часа, а свободное время уделяя домашней работе.

1.
Введение в веб-технологий. Структура HTML. Форматирование текста с помощью HTML
2.
Форматирование с помощью CSS. Списки. Отступы и поля
3.
Графика в веб-дизайне. Оптимизация графики. Гиперссылки. Принципы навигации сайта
4.
Таблицы. Формы. Фреймы
5.
Позиционирование. Верстка веб-страниц блоками
6.
Введение в веб-программирование на Python
7.
Операторы разветвлений, циклы, исключения
8.
Строки, списки. Сортировка, поиск
9.
Модули, функции. Кортежи, множества, словари
10.
Файлы. Упаковка данных. Системы контроля версий
11.
ООП. Структуры данных. Паттерны проектирования. Паттерн MVC
12.
Принципы проектирования классов SOLID
13.
Модульное тестирование
14.
Параллельное, многопоточное и сетевое программирование
15.
Введение в работу с базами данных
16.
Использование баз данных в Python, библиотеки Numpy и Pandas. Фреймворки
17.
Работа в команде, управление программными проектами
18.
Введение в JavaScript. Объекты JavaScript
19.
Обработка событий. Browser Object Model. Document Object Model
20.
Формы. Проверка достоверности форм. Использование Cookie
21.
Canvas, поддержка медиа-возможностей
22.
JSON, Ajax
23.
Введение в jQuery. События и jQuery. Стили и анимация
24.
Взаимодействие с DOM. AJAX и jQuery
25.
Использование jQuery плагинов

Чему вы научитесь

Работать с популярными базами данных
Использовать фундаментальные принципы создания десктопных программ на Python
Понимать принципы функционального программирования
Использовать и понимать принципы многопоточности языка Python
Писать unit-тесты, нагрузочные тесты и автоматические тесты
Логотип школы
4,1
Python для инженеров от Skillbox
1 Месяц
30 уроков
8 074 ₽ в месяц
24 221 ₽
40 368 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

На изучение 30 видеоматериалов у вас будет месяц. За это время вы освоите язык программирования и сможете использовать его под конкретные задачи.

1.
Основы разработки на Python
2.
Расширенные возможности Python
3.
Символьные и численные расчёты в Python
4.
Визуализация данных
5.
Обработка и первичный анализ данных различных типов
6.
Взаимодействие с операционной системой и оборудованием
7.
Финальная работа

Чему вы научитесь

Понимать логику языка
Работать с данными из сторонних источников
Использовать библиотеки Python
Понимать принципы функционального программирования
Писать код для работы с внешними устройствами

Инструменты

В заключение

Польза Pandas неоценима: библиотека позволяет специалистам в разы оптимизировать процесс работы с данными – их сбор, анализ, модификацию и структуризацию, а еще визуализацию. Именно поэтому она так востребована в среде аналитиков данных различного профиля, начиная от специалистов из HR-отделов и заканчивая сотрудниками геймдев-студий. Кроме того, знание Pandas полезно Data Scientists, а также самим Python-разработчикам.

Но для того, чтобы стать успешным аналитиком данных, важно не только уметь работать с библиотекой Pandas, но и быть знакомым с инструментом NumPy, знать теоретические основы анализа, а также азы языка программирования Python. Этим навыкам тоже можно обучиться на онлайн-курсах, собранных в этой подборке. 

Если специалист имеет профильное образование и на высоком уровне владеет навыками анализа данных, он может рассчитывать на высокую заработную плату, а знание инструментов и продвинутых возможностей библиотеки Pandas добавляет дополнительные бонусы к сумме. Так, например, опытный аналитик данных уровня Senior со стажем более 4 лет в среднем получает от 150 000 рублей в месяц, а Data Scientist повышает эту планку до 500. 

Если вы давно хотели научиться работе с Pandas, самое время пробовать!