up

Python для извлечения и обработки данных

333 days
Before the end of the enrollment
  • Russian

    course language

  • 10 weeks

    course duration

  • about 5 hours per week

    needed to educate

  • 4 credit points

    for credit at your university

Курс «Сбор и анализ данных в Python» поможет овладеть навыками Data Culture

 

About

Онлайн-курс от НИУ ВШЭ “Python для обработки и анализа данных” поможет дистанционно освоить вам один из самых популярных языков программирования. Python является мощным инструментом анализа данных и может повысить эффективность практически любой деятельности в науке и индустрии. С помощью языка Python можно автоматизировать рутинные операции и обрабатывать объемы данных, на несколько порядков превышающие объемы, доступные для обработки вручную или с помощью электронных таблиц. Полученные знания помогут вам не только в обучении в ВУЗе, но и повысят ваше конкурентное преимущество на рынке труда.

Целевой аудиторией курса являются студенты нематематических специальностей (социальные науки, международные отношения, менеджмент, журналистика и медиакоммуникации и т.д.), а также все желающие научиться программировать на языке Python “с нуля”, чтобы уметь решать задачи анализа и обработки данных, возникающие на практике в различных предметных областях.

Format

Курс состоит из короктих видеолекций от 8 до 15 минут, на каждой неделе будет предоставлен набор задач на программирование с автоматической проверкой. В конце курса проводится итоговый экзамен в виде набора задач по программированию с автоматической проверкой.

Официальная документация языка программирования Python

Requirements

Перед изучением курса мы рекомендуем вам ознакомиться с курсами Цифровая грамотность и Python как иностранный

 

Course program

  1. Ввод-вывод и целочисленная арифметика, логические выражения и условный оператор
  2. Условный оператор и цикл while
  3. Вещественные числа и строки
  4. Цикл for, списки и функции
  5. Сортировки, множества и словари
  6. Текстовые файлы и таблицы
  7. Обработка веб-страниц
  8. XML и обработка геоданных
  9. JSON и визуализация геоданных
  10. Диаграммы

Education directions

Abilities

 Курс позволяет освоить следующие компетенции в соответствии с Рекомендациями к дополнительным профессиональным программам ИТ-профиля, реализуемым в рамках проекта «Цифровые кафедры» университета–участника программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030»:

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Использует программные и технические средства для визуализации больших данных
Уровень: Базовый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Осуществляет сбор и подготовку данных для обучения моделей искусственного интеллекта 
Уровень: Продвинутый

Сфера: Средства программной разработки
Компетенция: Применяет языки программирования
Уровень: Базовый

Сфера: Средства программной разработки
Компетенция: Применяет принципы и основы алгоритмизации
Уровень: Базовый

Сфера: Средства программной разработки
Компетенция: Применяет интегрированные среды разработки (IDE)
Уровень: Базовый

Сфера: Средства программной разработки
Компетенция: Применяет форматы обмена данными и языки разметки
Уровень: Базовый
 

После завершения курса мы рекомендуем вам обратить внимание на курсы (в последовательности) Сбор и анализ данных в PythonОсновы машинного обученияМатематическая статистика и А‍/‍В тестированиеПродвинутые методы машинного обучения и Статистические методы анализа данных. Также рекомендуем ознакомиться с курсами Анализ текстовых данных и Компьютерное зрение

Густокашин Михаил Сергеевич


Position: Директор Центра студенческих олимпиад Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

Programs, which includes this course

Similar courses