ПЕРВИЧНЫЙ
АНАЛИЗ ДАННЫХ В PYTHON
КУРС
20 октября 2020 года
Освойте лучшие практики
  • сбора данных
  • агрегации данных
  • обработки данных
  • построение красивых графиков и отчетов
  • выводов на основе данных
СО СКИДКОЙ 20%
дней
часов
минут
секунд
от ФПМИ МФТИ
99:35:76:66
Мы свяжемся с вами в ближайшее время и расскажем подробнее о курсе.
Нажимая кнопку " Оставить заявку", вы даете согласие на получение информационных писем от ФПМИ по e-mail и в мессенджерах.
"Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ – безусловно ведущий мировой центр науки и образования в области математики и информатики. Особенность нашей школы заключается в том, что она сочетает в себе активную научную деятельность и тесную связь с индустрией. На сегодняшний день школа включает в себя 28 кафедр и 22 лаборатории от ключевых академических институтов и ключевых представителей IT-индустрии: Яндекс, Тинькофф, Сбербанк, VK, Abbyy, 1C, Huawei и другие.

Наша школа и МФТИ в целом гордимся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов "

Доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ).
Андрей Райгородский о ФПМИ МФТИ

Московский физико-технический институт — ведущий технический вуз страны, который входит в престижные рейтинги лучших университетов мира.

Здесь обучают фундаментальной и прикладной физике, математике, информатике, химии, биологии, компьютерным технологиям и другим естественным и точным наукам.

Сегодня Физтех - это передовой научный центр. В МФТИ организована научная деятельность, посвященная в том числе проблемам старения и возрастных заболеваний, прикладной и фундаментальной физике, двумерным материалам, квантовым технологиям, искусственному интеллекту, геномной инженерии, арктическим и космическим исследованиям.
На курсе мы покажем, как проходит полный цикл анализа данных в индустрии: от сбора и обработки и агрегации данных до построения графиков и аналитических отчетов. Вы научитесь пользоваться современными аналитическими инструментами в Python и научитесь адаптировать их под особенности конкретных задач.

На курсе вы получите:
- практические кейсы, взятые из реальной жизни, на применение Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib, Prophet и других библиотек Python;
- кейсы на исследовательский анализ данных, визуализацию, A/B тестирование, анализ работы рекомендательной системы, прогнозирование временных рядов, а самые активные научатся делать и чат-ботов в качестве бонуса:)
- постоянное живое общение с преподавателем МФТИ на вебинарах и в телеграм-чате группы;
- ответы на все свои вопросы по ходу курса от преподавателя;
- обратную связь на интересные домашние задания;
- диплом МФТИ о повышении квалификации.

Финал курса – защита выпускных работ, где Вы решите реальную задачу анализа данных. После успешного завершения слушатели получат диплом МФТИ о повышении квалификации.


Описание курса
Для кого курс?
1
Для тех, кто хочет начать карьеру в анализе данных
Получите навыки анализа данных на Python и начните формировать свое проектное портфолио прямо на курсе
2
Предпринимателям и руководителям
Найдите точки роста бизнеса с помощью анализа данных, начните общаться на одном языке с техническими специалистами из вашей команды
3
Начинающим аналитикам
Поднимите свою стоимость на рынке, расширив свой инструментарий и набор задач, которые вы можете решать
4
Маркетологам
Научитесь легко работать с данными, получать из них инсайты, начните лучше анализировать эффективность маркетинговых кампаний и грамотно проводить тестирование гипотез
5
Продакт-менеджерам
Получите навыки программирования на Python и начните общаться на одном языке с разработчиками из вашей команды
Длительность обучения
2 месяца, 8 ак.ч. в неделю
Формат
Онлайн вебинары с преподавателем
Старт
20 октября 2020 г.
Дни занятий
Вторник и четверг,
18:30 - 21:30
Мощь Python на все случаи жизни: анализ данных и решение бизнес-задач.
Вебинар от преподавателя
Даниил Поляков – разработчик машинного обучения Яндекс.Такси, выпускник Школы Анализа Данных Яндекса, выпускник кафедры Анализа Данных в МФТИ, преподаватель курсов "программирование на Python" и "Машинное обучение" в МФТИ, преподаватель курса "Прикладная линейная алгебра" в Школе Анализа Данных Яндекса.
Преподаватель -
Даниил Поляков
Программа курса
Неделя 1.
Познакомимся с основами Python, напишем первые программы, будем много практиковаться для получения уверенности в языке.
На этой неделе мы изучим и освежим в голове те части языка Python, которые дальше пригодятся для анализа данных. Вас ждет большое количество практических упражнений. Также вы получите большое финальное задание на весь курс. Изучение новых инструментов на практике в течение курса будут открывать новые кусочки пазла знаний и навыков, необходимых для выполнения финального проекта.
Неделя 2.
Подготовка данных к анализу — первый шаг к решению аналитической задачи. Учимся подготавливать данные к анализу и эффективно работать с табличными данными с помощью Pandas.
Научимся эффективно работать с табличными данными и выполнять базовую бизнес-аналитику с помощью Pandas.

В качестве практического проекта будем исследовать влияние данных о возвратах банковских кредитов. Вы подготовите отчет для кредитного отдела банка. Нужно разобраться, влияет ли семейное положение и количество детей у заемщика на факт своевременного возврата кредита.
Неделя 3.
Исследовательский анализ данных. Учимся использовать средства визуализации для работы с данными Matplotlib и Seaborn.
Исследовательский анализ данных. Предварительный поиск закономерностей в данных позволяет получить первое представление о природе данных и помогает сформулировать первые гипотезы для анализа. Учимся использовать средства визуализации для работы с данными. Познакомимся с модулями для визуализации данных Matplotlib и Seaborn.
Неделя 4.
Изучаем основы статистики и теории вероятностей для решения бизнес-задач. Учимся тестировать гипотезы. Введение в A/B-тесты.
Измерить эффективность внедрения нового функционала в продукт можно понятными статистическими методами с помощью A/B-тестирования.
В качестве практического проекта вы построите систему рекомендаций товаров для пользователей интернет-магазина.
Неделя 5.
Прогнозирование временных рядов, знакомство с азами машинного обучения.
На этой неделе мы на реальных данных о продажах товаров интернет-магазина будем учиться анализировать и предсказывать временные ряды с помощью Python-модуля Prophet. Также в виде бонуса посмотрим, как можно автоматически находить закономерности в данных с помощью машинного обучения.
Неделя 6.
Используем все полученные навыки для выполнения финального проекта.
На этой неделе мы будем заниматься выполнением финального проекта. Используем все полученные на курсе знания и навыки для решения задачи прогнозирования закупок товаров на склады магазина. Бонус: выдаем руководство по написанию собственного телеграм-бота.
Отзывы
Александр Северинов
Специалист по анализу данных, отдел прогнозирования спроса в Ozon
В прошлом году рынок e-commerce и digital вырос примерно на 20-25%. OZON вырос более чем на 70% в обороте. С такими высокими темпами роста нам очень не хватает крутых специалистов по анализу данных, которые готовы браться за решение реальных бизнес-задач. Ребята из ФПМИ МФТИ проделали отличную работу, собрав курс на 90% состоящий из практики.

Выпускники такого курса получают отличный старт в области анализа и аналитики данных.
Савва Степурин
Специалист по анализу данных в Яндекс.Дзен
Ребята из ФПМИ МФТИ сделали просто огненный курс. Здесь очень много практики, реальных кейсов и просто крутая подача. Индустрия растёт очень быстро, поэтому я очень рекомендую пройти этот курс всем, кто хочет быть на гребне волны в области анализа данных.
Сергей Рубцовенко
Специалист по анализу данных и ML-разработчик в Zalando (Берлин)
"Первичный анализ данных в Python" — это курс, который появился очень вовремя. Ребята знают, на какие навыки большой спрос в индустрии, и учат этим навыкам через большое количество практики. Обучение на практических кейсах сильно повышает ценность выпускников курса в глазах работодателей.
Александра Волохова
Преподавательница в ШАДе и исследовательница в Лаборатории компании Самсунг НИУ ВШЭ
Мы с Даниилом ведем занятия в Школе Анализа Данных Яндекса. Он всегда тщательно готовится к семинарам, подбирает интересные примеры и понятно объясняет сложные концепции на наглядных картинках и схемах. Ему очень важно, чтобы студентам все было понятно, поэтому он активно взаимодействует с аудиторией, мотивирует студентов задавать вопросы и подробно на них отвечает. С таким лектором слушатели получат много полезной и структурированной информации, а также удовольствие от лекций.
Елена
Руководитель регионального подразделения "Дальневосточный банк ПАО Сбербанк"
Один из приоритетов сегодня - навыки анализа данных посредством машинного обучения. Поэтому я отдала предпочтение данному курсу.

Мои ожидания оправдались: на ряду с общими принципами, какие инструменты и алгоритмы заложены в анализ данных, я также получила практический навык в решении задач, связанных с анализом данных.

Выполняя в основном управленческую функцию, теперь мне проще формировать задания для нашей команды, понимая функциональность и возможности Python.
Юрий Яровиков
Исследователь данных в Сбербанке, руководитель Школы глубокого обучения МФТ
Первичный анализ данных — это область, которую давно пора ввести в школьную программу, а язык Python — это инструмент, на котором анализ данных, в том числе и первичный, проводить наиболее удобно и естественно.

Преподаватель курса, Даниил Поляков, вёл несколько занятий в нашей Школе глубокого обучения и проявил себя как отличный специалист и талантливый и ответственный преподаватель. Даня умеет преподнести материал в увлекательной манере, которая обязательно зацепит слушателей.
Партнеры ФПМИ
Успейте записаться на курс до подорожания!
Старт курса 20 октября
99:35:76:66
дней
часов
минут
секунд
Скидка 20%
57000₽
45 500 ₽
Days
Hours
Minutes
Seconds
1