HTML Diff
34 added 15 removed
Original 2026-01-01
Modified 2026-02-26
 
1 + <p>Numpy</p>
 
2 + <p>Pandas</p>
 
3 + <p>Jupyter notebook</p>
 
4 + <p>Визуализация данных</p>
 
5 + <p>Навык работы с большими данными для повышения квалификации и решения сложных инженерных и аналитических задач</p>
 
6 + <h2>Программа обучения</h2>
1 <p>Python Настройка окружения</p>
7 <p>Python Настройка окружения</p>
2 <p>Что такое Python, Установка Python, Зависимости, Виртуальное окружение6 Lock-файл, Глобальная установка пакетов, Точка входа, Линтинг</p>
8 <p>Что такое Python, Установка Python, Зависимости, Виртуальное окружение6 Lock-файл, Глобальная установка пакетов, Точка входа, Линтинг</p>
 
9 + <p>Основы командной строки</p>
3 <p>Операционные системы Командная строка, Файловая структура, Работа с файлами, Потоки, Пайплайн, Переменные окружения, Пользователи и группы, Sudo, Права доступа, Пакетный менеджер, Выполнение программ</p>
10 <p>Операционные системы Командная строка, Файловая структура, Работа с файлами, Потоки, Пайплайн, Переменные окружения, Пользователи и группы, Sudo, Права доступа, Пакетный менеджер, Выполнение программ</p>
 
11 + <p>Введение в Git</p>
4 <p>Знакомство в Git, Интеграция с GitHub, Анализ сделанных изменений, Анализ истории изменений, Работа с коммитами, Индекс, Работа с историей коммитов, Игнорирование файлов, Stash Открытые проекты</p>
12 <p>Знакомство в Git, Интеграция с GitHub, Анализ сделанных изменений, Анализ истории изменений, Работа с коммитами, Индекс, Работа с историей коммитов, Игнорирование файлов, Stash Открытые проекты</p>
 
13 + <p>Основы программирования</p>
5 <p>Арифметические операции, Строки, Переменные, Именование, Типы данных, Функции, Свойства и методы, Логические операторы, Условные конструкции, Циклы, Модули</p>
14 <p>Арифметические операции, Строки, Переменные, Именование, Типы данных, Функции, Свойства и методы, Логические операторы, Условные конструкции, Циклы, Модули</p>
 
15 + <p>Списки</p>
6 <p>Синтаксис списков, Обработка списков в циклах, Ссылки, Вложенные списки, Теория множеств, Сортировка, Стек, Big O</p>
16 <p>Синтаксис списков, Обработка списков в циклах, Ссылки, Вложенные списки, Теория множеств, Сортировка, Стек, Big O</p>
 
17 + <p>Словари</p>
7 <p>Синтаксис словарей, Изменение данных, Множества, Методы словарей и множеств, Хеш-таблицы</p>
18 <p>Синтаксис словарей, Изменение данных, Множества, Методы словарей и множеств, Хеш-таблицы</p>
 
19 + <p>Numpy</p>
8 <p>Основы Numpy. Numpy-массивы. Векторизированные вычсиления.</p>
20 <p>Основы Numpy. Numpy-массивы. Векторизированные вычсиления.</p>
 
21 + <p>Pandas</p>
9 <p>Табличные данные. Выборка данных. Операции с несколькими таблицами.</p>
22 <p>Табличные данные. Выборка данных. Операции с несколькими таблицами.</p>
 
23 + <p>Интеграция данных</p>
10 <p>Работа с внешними источниками данных. Экспорт данных.</p>
24 <p>Работа с внешними источниками данных. Экспорт данных.</p>
 
25 + <p>Jupyter Notebook</p>
 
26 + <p>Интерактивные ноутбуки</p>
 
27 + <p>Визуализация</p>
11 <p>Визуализация с использованием библиотек matplotlib, seaborn, plotly</p>
28 <p>Визуализация с использованием библиотек matplotlib, seaborn, plotly</p>
 
29 + <p>Отчеты</p>
12 <p>Подготовка интерактивных отчетов, финализация анализа данных</p>
30 <p>Подготовка интерактивных отчетов, финализация анализа данных</p>
 
31 + <h2>Проекты</h2>
 
32 + <p>Дашборд конверсий</p>
13 <p>Создадите Jupyter Notebook, который позволит собрать и проанализовать данные. После анализа, построете получите отчет с визуализацией результатов. В проекте вы отработаете навыки работы с библиотеками для анализа данных: numpy и pandas. Освоите среду разработки Jupyter. Создадите графики и диаграммы с использованием библиотек Matplotlib и Seaborn. Наконец, примените Python для автоматизации процесса. Все эти навыки позволяют аналитику эффективно делать расчеты и презентовать поученные выводы.</p>
33 <p>Создадите Jupyter Notebook, который позволит собрать и проанализовать данные. После анализа, построете получите отчет с визуализацией результатов. В проекте вы отработаете навыки работы с библиотеками для анализа данных: numpy и pandas. Освоите среду разработки Jupyter. Создадите графики и диаграммы с использованием библиотек Matplotlib и Seaborn. Наконец, примените Python для автоматизации процесса. Все эти навыки позволяют аналитику эффективно делать расчеты и презентовать поученные выводы.</p>
14 <h2>Как проходит обучение</h2>
34 <h2>Как проходит обучение</h2>
15 - <p>Просто, наглядно и всегда под рукой</p>
35 + <p>Теория в удобном текстовом формате - легко читать даже с телефона. Живые примеры помогают понять, как всё работает. Материал выстроен так, чтобы вы двигались шаг за шагом, не упуская важных деталей</p>
16 - <p>Вы изучаете теорию в удобном текстовом формате - легко читать даже с телефона. Живые примеры помогают сразу понять, как всё работает на практике. Материал выстроен так, чтобы вы шаг за шагом двигались от простого к сложному, не упуская важных деталей</p>
36 + <p>Подписка от 2 400 /мес</p>
17 - <p>Проверяем и закрепляем знания</p>
37 + <p>Этот навык уже входит в подписку. Оформи доступ и открывай все навыки сразу (50+)</p>
18 - <p>После каждой темы вы проходите квизы, которые помогают убедиться, что вы всё поняли. Вопросы разного уровня сложности дадут возможность как проверить базу, так и попрактиковаться в применении знаний</p>
38 + <p><a>Подписаться </a></p>
19 - <p>Учитесь на реальных задачах</p>
39 + <ul><li><p>50+ навыков в одной подписке</p>
20 - <p>Мы создали удобную виртуальную среду, где вы решаете задачи прямо в браузере. У вас есть редактор кода, консоль и автоматические тесты, которые моментально показывают результат</p>
40 + </li>
21 - <p>Наш Учебный помощник на базе ИИ - это как наставник, который всегда под рукой. Он понимает, где вы находитесь в курсе, что нужно сделать, и как выглядит ваш код. Если что-то пошло не так, вы сразу получите понятные и полезные подсказки</p>
41 + <li><p>Пожизненный доступ к теории</p>
22 - <p>Занимаетесь сами, но не в одиночестве</p>
42 + </li>
23 - <p>Тяжело сохранять мотивацию, если обучаешься самостоятельно, поэтому мы создали крепкое IT-сообщество, где каждый студент получает поддержку и находит полезные контакты среди других разработчиков</p>
43 + <li><p>Обучение с ИИ-ассистентом</p>
24 - <h2>Вопрос-ответ</h2>
44 + </li>
25 - <p>Даже опытные разработчики найдут в наших курсах полезные знания. Мы подробно изучаем сложные структуры данных и их применение в задачах оптимизации кода. Занятия помогут вам укрепить навыки программирования, улучшить архитектуру кода и глубже понять принципы работы алгоритмов. Курс поможет не только укрепить текущие навыки, но и подготовиться к следующему карьерному шагу</p>
45 + <li><p>Отмена в любой момент</p>
26 - <p>Вы можете учиться в своём темпе, срок обучения не ограничен. Мы рекомендуем выделять 5-10 часов в неделю. Так с одной стороны обучение будет достаточно интенсивным, чтобы не растягивать его надолго, а с другой - достаточно комфортным, чтобы совмещать с работой и успевать отдыхать</p>
46 + </li>
27 - <p>Материал программы - это готовые курсы с адаптированной для новичков теорией, тестами на закрепление и большим количеством практических упражнений с автоматизированной проверкой прямо в браузере. В некоторых треках есть проект - вы создадите приложение, которое даст опыт реальной разработки</p>
47 + </ul><h2>Нам доверяют обучение своих сотрудников</h2>
28 - <p>Мы принимаем карты Visa, MasterCard и МИР любого банка, валюта счёта тоже может быть любой</p>
48 + <h2>Отзывы о Хекслете на площадках</h2>
29 -