up

Python для извлечения и обработки данных

2970 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

Освоение школьного курса математики, базовая компьютерная грамотность

Минимальные системные требования к устройству для прохождения курса (для выполнения заданий на программирование):

  • 64-битная версия MS Windows 10 или 8
  • Оперативная память: 2 ГБ минимальная, 8 ГБ рекомендованная
  • Объём жёсткого диска: 2.5 ГБ, рекомендован SSD
  • Расширение экрана: 1024*768
  • Интернет браузер: Firefox 61.0 (и выше); Safari 5.0 (и выше); Chrome 50.0 (и выше)
  • Подключение к сети Интернет со скоростью не ниже 500 Кбит/с.

Обратите внимание: при несоответствии устройства минимальным системным требованиям возможна некорректная работа среды программирования.

Course program

  1. Ввод-вывод и целочисленная арифметика, логические выражения и условный оператор
  2. Оператор цикла while, цикл for, функции и рекурсия
  3. Списки и кортежи, структуры и сортировка структур
  4. Множества, словари
  5. Анализ текстовых данных
  6. Получение структурированных данных
  7. Получение и обработка неструктурированных данных
  8. Получение данных через API
  9. Визуализация и публикация данных
  10. Работа с геоданными

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

course completion certificate

Certificate

Предусмотрен сертификат.

Similar courses