Обучение: Работа с данными с помощью Python

Курс «Работа с данными с помощью Python» предназначен для специалистов, желающих эффективно анализировать, обрабатывать и визуализировать данные. Python является одним из самых популярных языков для работы с данными благодаря мощным библиотекам для анализа, обработки больших объёмов информации и интеграции с базами данных и внешними источниками.

Курс подходит для начинающих аналитиков, разработчиков и специалистов DevOps, а также для тех, кто хочет углубить навыки работы с данными в профессиональной среде.

Цели обучения

• Основы работы с данными в Python: списки, словари, таблицы.
• Работа с библиотеками для анализа данных: pandas, numpy.
• Обработка больших объёмов информации и очистка данных.
• Визуализация данных с помощью matplotlib и seaborn.
• Подключение к базам данных и работа с SQL-запросами через Python.
• Автоматизация повторяющихся операций по обработке данных.
• Подготовка отчётов и презентаций на основе анализа данных.

Практическая часть

• Чтение и обработка данных из файлов CSV, Excel и JSON.
• Анализ и агрегация данных с помощью pandas.
• Построение графиков и диаграмм для визуализации результатов.
• Подключение к базам данных и выполнение SQL-запросов через Python.
• Создание автоматизированных скриптов обработки данных и формирования отчётов.

Результаты обучения

После прохождения курса слушатели смогут:

• Эффективно работать с различными источниками данных с помощью Python.
• Обрабатывать, анализировать и визуализировать большие объёмы информации.
• Автоматизировать повторяющиеся операции с данными.
• Подготавливать аналитические отчёты для бизнес- и IT-процессов.

Для кого предназначен курс

• аналитиков данных и специалистов BI;
• разработчиков и DevOps-инженеров;
• специалистов по автоматизации процессов и работе с базами данных;
• всех, кто хочет профессионально работать с данными с помощью Python.

Преимущества обучения с Linkas

• практические лабораторные работы на реальных данных;
• обучение на актуальных версиях Python и популярных библиотеках;
• опытные инструкторы с практикой анализа данных;
• онлайн и очные форматы обучения.