Pythoni veebikursused analüütikutele – kursus 34 900 RUB. International School of Professions, koolitus 2 nädalat, kuupäev 11. detsember 2023.

Tere kõigile :-) Minu nimi on Stanislav. Praegu elan Tula piirkonnas. Mul on mitu kõrgharidust. Peamine - MSTU im. Bauman, kes on spetsialiseerunud arvutiteadusele ja juhtimissüsteemidele. Teiseks – majandus – rahandus ja krediit. Kolmandaks – organisatsioonide juhtimine. Olen IT-alal töötanud üle 15 aasta Alustasin süsteemiadministraatorina, süsteemiinsenerina. Töötanud erinevates suurtes ja rahvusvahelistes organisatsioonides, nagu RAO UES, Yandex, Microsoft. Töötanud erinevates kohtades ja suundades. Erineva keerukusega lõpetatud projektid. Minu arendusvektor on viimastel aastatel nihkunud süsteemihaldusest veebiprojektide elluviimisele: tegelen nende loomise ja propageerimisega. Ja loomulikult tuleb kasutada programmeerimist kasutades Python, C#, JS, aga ka SQL, CSS, HTML.Hetkel on sinu lemmikkeel Python. Mulle väga meeldib jagada teadmisi ja kogemusi. Olen õpetanud viimased 7 aastat. Ja mul on väga hea meel, et sain OTUS-e osaliseks :-) Õpetaja

1. Sissejuhatus Pythoni süntaksisse ja tingimuslausetesse

Uurige

1. Jupyteri sülearvuti installimine ja liides
2. Pythoni põhikonstruktsioonid ja muutujatüübid
3.Andmetüübid
4. Tehted numbrite ja stringidega
5.Muutujad

Õppige seda

• Jupyteri märkmik
• Python
• Andmetüübid
• Muutuvad tüübid

Praktikas

• Uurime Jupyteri sülearvuti liidese funktsionaalsust.
• Harjutame ülesannete juures lihtsamaid funktsioone, õpime sooritama toiminguid ja eristama andmetüüpe.
Õpetaja hindab ülesande tulemust ja arutab seda teiega üksikasjalikult.

2. Pythoni süntaks. Jätkub: Silmused, operaatorid, moodulid

Uurige

1.Loogikatehted ja võrdlustehted
2.Tingimused KUI, MUU, ELIF
3. Plokid ja polsterdus
4. Silmused WHILE, FOR IN
5. Andmestruktuurid: loendid, sõnastikud ja korteežid
6. Pythoni funktsioonid: def
7.TIME ja DATETIME moodulid

Õppige seda

• Tsüklid
• Sõnastikud ja loendid
• päev ja aeg
• Funktsioonide arendamine

Praktikas

• Harjutame uusi toiminguid ja tsükleid ülesannetel ning õpime omandatud teadmisi töösse integreerima.
• Mõelgem, mida saate oma töös rakendada ja kuidas rutiinseid ülesandeid automatiseerida.
Õpetaja hindab ülesande tulemust ja arutab seda teiega üksikasjalikult.

3. Pandase tarkvara raamatukogu

Uurige

1. Pandase tarkvara raamatukoguga töötamise eesmärk ja põhimõtted
2.Liides: vajalik funktsionaalsus
3. Pandade, NumPy, Matplotlib moodulid
4. Andmestruktuurid
5. Andmeraami ja seeria loomine
6. Andmete filtreerimine QUERY päringutega

Õppige seda

• Pandad
• NumPy
• Matplotlib
• Andmeraam

Praktikas

• Uurime Pandade funktsionaalsust lihtsate näidete abil Pythoni abil.
• Loome käsitsi Dataframe'i ja laadime andmed CSV-, XLSX-failidest.
• Laadige HTML-leht andmeraami.
Õpetaja hindab ülesande tulemust ja arutab seda teiega üksikasjalikult.

4. Pandad. Jätkub: mõõdikute, indeksite, pivot-tabelite arvutamine

Uurige

1.Põhimõõdikute arvutamine
2.Andmete sortimine
3.Veergude lisamine
4. Indeksiga töötamine: reset_index(), reindex(), pesastatud indeksid
5.Andmete rühmitamine
6. Mitme andmeraami kombineerimine
7. Matplotlib visualiseerimine

Õppige seda

• Mõõdikud
• Indeksid
• Pivot-tabelid
• Andmete rühmitamine

Praktikas

• Töötame allalaaditud CSV failiga, õpime arvutama mõõdikuid, liitma tabeleid ja tutvume näidete abil indeksidega.
• Teeme lisaharjutusi kuupäevade ja kellaaegadega.
Õpetaja hindab ülesande tulemust ja arutab seda teiega üksikasjalikult.

5. Seleeni veebidraiver

Uurige

1. Impordi moodul, laadige alla draiveri fail
2. Draiveri lähtestamine ja lehe laadimine
3. Seleeniga töötamise plussid ja miinused. Alternatiivid
4. Saidi elementide otsimine CSS-i valijate, klasside ja ID-de abil
5. Suhtlemine saidi elementidega
6. Teabe hankimine saidi elementidest

Õppige seda

• Seleeni veebidraiver
• Draiverite installimine
• CSS-i valijad
• Saidi elemendid

Praktikas

• Installime Selenium WebDriveri ja selgitame välja, miks analüütikul seda oma töös vaja on.
• Täidame saidi andmed: saatmisklahvid ja nupuvajutused.
Õpetaja hindab ülesande tulemust ja arutab seda teiega üksikasjalikult.

6. API – rakenduste programmeerimisliidesega töötamine

Uurige

1. Miks peab analüütik API-ga töötama?
2. Kuidas saada API Google'iga töötama. Analytics ja Yandex. Metrica
3. Kuidas autentida
4. Kuidas andmeid tõlgendada
5.Automatiseerimine

Õppige seda

• API
• Taotluste moodul
• Andmeraam
• Automatiseerimine

Praktikas

• Uurime taotluste moodulit ning hankimise ja postitamise meetodeid.
• Lahendame andmete väljastamise ja andmekaadrisse paigutamise probleemi.
• Õpime töötama VK API-ga ja laadime rühmast alla statistikat.
Õpetaja hindab ülesande tulemust ja arutab seda teiega üksikasjalikult.

7. Andmete visualiseerimine

Uurige

1.Graafilised funktsioonid lihtsate graafikute loomiseks
2.Analüütiliste andmete visualiseerimine
3.Leidude tutvustamine
4.Andmete esitamise meetodi valik
5.Graafikute tüübid: histogrammid, joongraafikud

Õppige seda

• Panda graafikafunktsioonid
• Matplotlib
• Seaborn
• Süžeeline

Praktikas

• Harjutame Pandade abil graafiliste funktsioonide loomist ja koostame mitut tüüpi graafikuid sõltuvalt teabe esitamise mugavusest.
Õpetaja hindab ülesande tulemust ja arutab seda teiega üksikasjalikult.

8. Tabelite importimine PDF-ist

Uurige

1. Glob ja Tabula moodulite import
2. Kuidas hankida Pythoni abil kõigi pdf-failide loend
3.Kuidas töötada pdf-dokumendist konkreetse tabeliga
4. Vigade parandamine ja tabeli korrigeerimine
5. Andmeraamide kombineerimine
6. Cameloti teek – viis tabelite väljavõtmiseks

Õppige seda

• Maakera
• Tabula
• Import
• Camelot

Praktikas

• Õpime alla laadima kõigi pdf-failide nimekirja arvutisse, et edaspidi konkreetse faili ja tabeliga töötada.
• Õpime lugema pdf-faili ja vajadusel muutma seda vastavalt oma vajadustele. Kirjutame faili .csv-vormingus.
Õpetaja hindab ülesande tulemust ja arutab seda teiega üksikasjalikult.

9. Giti versioonikontrollisüsteem

Uurige

1.Mis on Git ja milleks see loodud?
2. Giti eelised
3. GitHubi hoidlate võrgumajutusteenus
4. GitHubi liides ja põhifunktsioonid
5. Kasulikud vahendid tööl

Õppige seda

• Git
• GitHub
• Tõmmake taotlus
• Kasulikud tööriistad

Praktikas

• Installime GitHubi ja vaatame selle liidest.
• Loome oma hoidla ja laadime üles testkoodi. Tema näitel õpime tegema kohustusi, võrdlema ja tagasi kerima versioone.
Õpetaja hindab ülesande tulemust ja arutab seda teiega üksikasjalikult.

10. Kokkuvõtteid tehes

Uurige

1.6 hea koodi reeglid
2. Milliseid pehmeid oskusi on vaja analüütiku töötamiseks?
3. Soovitused, kuidas ehitada oma tulevast teed professionaalina
4.Vastused ettevalmistatud küsimustele

Õppige seda

• Python
• Analüüsi tööriistad
• Pehmed oskused
• Väljavaated

Praktikas

• Teeme koos õpetajaga kursusest kokkuvõtte.
Õpetaja hindab ülesande tulemust ja arutab seda teiega üksikasjalikult.