Python для анализа данных
2026-02-21 17:22 Diff
https://eduson.academy/python-for-data

Научитесь автоматизировать анализ и визуализацию данных с помощью Python и повысите свой заработок.

Python для анализа данных

Научитесь работать с библиотеками Pandas и NumPy

Сможете визуализировать информацию в виде отчётов, графиков и презентаций

Погрузитесь в A/B-тестирование и основы машинного обучения

Освоите SQL и работу с базами данных с помощью Python

Доступ к материалам и регулярным обновлениям курса — навсегда.

Удостоверение о повышении квалификации и диплом Академии Eduson, подтверждённый «Сколково».

Курс разработан исходя из реальных тенденций рынка и потребностей работодателей в 2025 году.

Преподаватели — практикующие эксперты

С опытом в «Рамблере», «Мегафоне», «Альфа-Банке», «Авито», Ozon и Lamoda.

49 практических кейсов, а также квизы, тренажёры и 1 итоговый проект.

Личный куратор и индивидуальный разбор ваших вопросов по курсу.

С помощью Python можно получить быстрые и надёжные ответы из данных.

Python — когда Excel недостаточно

Python

Python — лидер в анализе данных, и вот почему:

свободного времени —автоматизация вместо бесконечных Excel-таблиц

к точности — Python исключает ошибки ручного анализа

строк данных способен обрабатывать Python за секунды

Один скрипт автоматически обновляет отчёты и графики по расписанию — можно забыть о ручных правках.

Python работает с миллионами строк и десятками источников данных: файлами, базами данных, API, веб-парсингом.

Качество и воспроизводимость

Весь код хранится в общем пространстве на GitHub, каждый шаг можно восстановить и проверить, а результат — повторить.

Профессиональная аналитика

Статистика, A/B-тесты и модели машинного обучения в готовых библиотеках: Pandas, NumPy, Scikit-learn.

Наглядные визуализации и отчёты для команды и руководства, чтобы уверенно обосновывать решения.

Python — универсальный язык аналитиков, который востребован в разных сферах и расширяет возможности для роста.

Для каких компаний это работает

Стартапы

Быстрое прототипирование, автоматизация отчётов без дорогих инструментов.

Малый и средний бизнес

Единый конвейер данных из CRM/ERP/Excel, регулярная отчётность, A/B-тесты.

Средние и крупные компании

Продуктовые метрики, интеграция с БД, стандарты качества и командная работа с кодом.

1/4

Для тех, кто работает в Excel и хочет избавиться от ручной рутины

Освоите Python и автоматизируете отчёты: скрипты, пайплайны, повторяемые расчёты вместо бесконечных копипастов.

2/4

Для специалистов из смежных сфер

Добавите к своим навыкам прикладной стек для работы с данными, сможете быстрее находить ответы и говорить с технической командой на одном языке.

3/4

Для маркетологов и продуктологов

Научитесь считать метрики с помощью Python и SQL, проводить корректные A/B-тесты и защищать решения перед коллегами и руководством.

4/4

Для начинающих аналитиков

Пройдёте путь с нуля до уверенной практики: освоите навыки анализа данных, визуализацию, SQL и Python, основы машинного обучения — и добавите реальный проект в портфолио.

Работать с данными в Pandas и NumPy

Очищать, объединять и преобразовывать таблицы

Проводить разведочный анализ данных (EDA)

Считать метрики и находить закономерности

Визуализировать данные с помощью Python

Составлять наглядные графики и отчёты

Строить базовые модели машинного обучения

Прогнозировать, анализировать временные ряды.

Проводить A/B-тесты и использовать статистику без ошибок в интерпретации

Подключать базы данных к Python и писать запросы

Есть вопросы? Закажи бесплатную консультацию

Структурирование теории с примерами

Вы изучаете теорию в формате видеолекций в удобное вам время. К занятиям прилагаются дополнительные материалы, лонгриды, конспекты и чек-листы.

Тренажёры для обработки навыков

Вы научитесь рассчитывать главные метрики бизнеса, которые показывают экономическое состояние продукта.

Практические задания и бизнес-кейсы

Вы погружаетесь в реальные задачи по операционному менеджменту, качественно отрабатывая теорию на решении практических заданий.

Состав курса на нашей уникальной платформе

Скачать полную версию в PDF

Программа обучения

Как учиться эффективно

Узнаете, как устроен курс, и составите личный план обучения. Вы научитесь:

  • быстро разбираться в новой для себя теме;
  • эффективно работать с книгами и статьями;
  • качественно совмещать работу, учёбу и личную жизнь.

Основы программирования

Вы изучите основные концепции программирования, которые применяются в разных языках. Вы поймёте:

  • что такое простые и сложные типы данных;
  • что такое множества;
  • что такое цикл, рекурсия и функция;
  • что такое алгоритмы.

Теория вероятности и математическая статистика

Вы научитесь применять критерии для проверки статистических гипотез и познакомитесь с классическими статистическими тестами: Стьюдента, Манна-Уитни, Фишера, Колмагорова-Смирнова и Пирсона. Вы поймёте:

  • что такое случайное событие, условная и полная вероятность события, — и как это рассчитать;
  • что такое случайные величины и дискретное распределение случайной величины;
  • что такое генеральная совокупность и выборка;
  • как описывать набор данных с помощью статистики и оценивать параметры распределения;
  • как читать визуализации статистических данных, подбирать диаграммы под задачи и не ошибаться при визуализации статистических данных;
  • как применять статистические критерии.

Введение в нейросети и промптинг

Узнаете, что такое нейросети и как они устроены, разберётесь в их возможностях и ограничениях. Познакомитесь с популярными нейросетями, а также освоите базовый промптинг. Вы научитесь:

  • грамотно составлять промпты под разные задачи;
  • использовать ИИ-инструменты для решения рабочих и личных задач;
  • оценивать результаты работы нейросетей и улучшать их с помощью корректировок.

Работа с Python

Вы изучите синтаксис Python и научитесь писать программы, чтобы работать с алгоритмами машинного обучения. Вы научитесь:

  • работать с разными типами данных;
  • создавать функции и лямбда-функции и применять их;
  • задавать условия, циклы и рекурсии;
  • использовать модули и библиотеки;
  • обрабатывать файлы;
  • работать с лямбда-функциями, comprehensions, итераторами, генераторами;
  • использовать регулярные выражениям;
  • обрабатывать исключения;
  • программировать в объектно-ориентированной методологии;
  • писать читаемый код.

Алгоритмы и структуры данных

Узнаете, что такое алгоритмы и какие структуры данных лежат в их основе. Разберётесь, как алгоритмы работают с базовыми структурами, как устроены деревья и зачем они нужны. Изучите динамическое программирование и его применение для решения сложных задач. Вы научитесь:

  • понимать, какие структуры данных используются в алгоритмах;
  • объяснять, как алгоритмы работают с деревьями данных и применять их для поиска и сортировки;
  • использовать динамическое программирование для оптимизации решений;
  • выбирать подходящий алгоритм и структуру данных под задачу.

Нейросети для разработки

Узнаете, как применять нейросети в реальных рабочих процессах. Разберётесь, как использовать автокомплитеры и генераторы кода, а также научитесь ускорять документирование проектов с помощью ИИ. Вы научитесь:

  • использовать нейросети, чтобы писать и генерировать код;
  • работать с автокомплитерами и ускорять разработку;
  • изучать новые языки программирования и фреймворки с помощью нейросетей;
  • документировать код и формировать понятные описания функций и модулей.

А/B-тестирование

Вы определите ключевые параметры для проведения теста на основе описания экспериментов — и научитесь интерпретировать показатели. Также поймёте, почему значения некоторых величин в одном и том же тесте могут отличаться. Вы узнаете:

  • как проводить А/В-тестирование;
  • каких ошибок нужно избегать при проведении тестирования;
  • какими инструментами можно заменить A/B-тестирование.

Работа с данными

Вы узнаете, сто такое данные, как их классифицировать и проверить качество. Разберётесь, как работать с данными, чтобы сделать их качественными. Вы научитесь:

  • собирать, структурировать и предобрабатывать данные;
  • оценивать качество данных;
  • парсить данные с веб-страниц
  • анализировать данные с помощью библиотеки Pandas Profiling.

Как анализировать данные с помощью Python

Узнаете, как работать с библиотекой pandas, загружать и обрабатывать данные, проводить разведочный анализ и анализировать метрики. Изучите ключевые функции для работы с датафреймами. Разберётесь, как работать с массивами и матрицами в NumPy, изменять и анализировать их. Освоите статистические функции и генерацию случайных величин. Вы научитесь:

  • загружать данные и приводить их к удобному виду;
  • проводить базовый и разведочный анализ данных;
  • использовать методы pandas для анализа метрик;
  • применять функции библиотеки для обработки датафреймов;
  • создавать и изменять массивы и матрицы в NumPy;
  • использовать встроенные статистические функции;
  • проверять условия и генерировать случайные величины;
  • импортировать и сохранять результаты вычислений;
  • применять NumPy для анализа реальных данных.

Как визуализировать данные с помощью Python

Узнаете, как визуализировать данные в Python с помощью популярных библиотек. Научитесь строить графики и диаграммы. Вы научитесь:

  • использовать Python для визуализации данных;
  • подбирать подходящие типы графиков для разных задач;
  • создавать информативные визуализации для анализа и презентаций.

Качественный код

Узнаете, как писать чистый и организованный код, правильно оформлять проекты на Python и управлять зависимостями. Разберётесь в принципах дебаггинга, рефакторинга и оптимизации. Вы научитесь:

  • писать структурированный и понятный код;
  • форматировать и организовывать проекты в Python;
  • управлять зависимостями с помощью Poetry;
  • находить и исправлять ошибки, оптимизировать и улучшать код.

Работа с базами данных

Вы освоите функции PostgreSQL, которые позволят вам использовать базы данных в работе. Вы научитесь:

  • проектировать базы данных;
  • устанавливать и настраивать базы данных и подключаться к ним;
  • работать с PostgreSQL;
  • писать SQL-запросы: срезы и фильтрация данных;
  • использовать агрегирующие функции;
  • делать подзапросы и оконные функции;
  • работать с Data Definition Language SQL;
  • экспортировать данные и запросы;
  • работать с базами данных через Python.

Введение в машинное обучение

Вы изучите вводные темы, которые пригодятся в следующих блоках, научитесь снижать размерность задачи и исключать из неё лишние предикторы, чтобы найти решение быстрее и сделать его более интерпретируемым. Вы узнаете:

  • как устроено машинное обучение;
  • как работают нейронные сети.
  • как выполнять анализ главных компонент;
  • как подбирать предикторы для моделей машинного обучения.

Линейная регрессия

Вы узнаете, что такое линейная регрессия с точки зрения математики и машинного обучения, как усложнить этот алгоритм и оценить качество модели. Вы изучите, как обучать модели с помощью библиотеки scikit-learn. Вы научитесь:

  • формулировать задачу линейной регрессии;
  • подготавливать данные для моделей;
  • обучать модель линейной регрессии;
  • добавлять в модель регуляризацию;
  • добавлять в модель нелинейные признаки;
  • оценивать качество модели.

Классификация

Вы изучите 5 алгоритмов, которые позволяют решить задачу классификации и отработаете их применение на практике. Вы научитесь:

  • формулировать задачу классификации;
  • выбирать метод классификации;
  • подготавливать данные для моделей;
  • выполнять классификацию с помощью k-ближайших соседей;
  • выполнять классификацию с помощью логистической регрессии;
  • выполнять классификацию с помощью метода опорных векторов;
  • выполнять классификацию с помощью байесовского классификатора;
  • выполнять классификацию и решать задачу регрессии с помощью деревьев решений и случайного леса;
  • оценивать качество моделей классификации.

Кластеризация

Вы узнаете, как формулируется задача кластеризации, чем она отличается от классификации, изучите 3 алгоритма и отработаете их применение на практике. Вы научитесь:

формулировать задачу кластеризации;
выбирать метод классификации;
подготавливать данные для моделей;
выполнять кластеризацию с помощью метода k-средних;
выполнять кластеризацию с помощью методов DBSCAN и HDBSCAN;

Прогнозирование

Вы узнаете, что такое временные ряды и как их прогнозировать с помощью обычных алгоритмов машинного обучения и авторегрессионных моделей. Вы научитесь:

  • анализировать и декомпозировать временной ряд на тренд, сезонность и шум;
  • подготавливать данные для моделей, в том числе с помощью библиотеки ETNA;
  • проверять стационарность временного ряда;
  • обучать модели авторегрессии — модели экспоненциального сглаживания, SARIMAX, TBATS, Prophet.

Итоговый проект

Узнаете, как объединить полученные знания и навыки в полноценное решение. Сравните выгрузку данных из аптеки и системы СБИС, проведёте анализ, оформите результаты. Вы научитесь:

  • формулировать задачу и определять критерии её решения;
  • проводить анализ и сопоставление разных источников данных;
  • структурировать выводы и оформлять их в виде отчёта;
  • презентовать результаты и рекомендации заказчику.

Нейросети для работы и личных задач

Узнаете, как использовать нейросети в работе и повседневной жизни. Освоите приёмы, которые помогут повысить личную эффективность. Вы научитесь:

  • интегрировать нейросети в рабочие инструменты, например почту, офисные программы и планировщики;
  • создавать личного помощника-секретаря и делегировать ему рутинные задачи;
  • повышать продуктивность и управлять личным временем с помощью ИИ;
  • выстраивать стратегию карьерного и личностного развития;
  • готовить презентации под разные форматы и аудитории.

Удостоверение о повышении квалификации

После прохождения всех уроков и выполнения практических кейсов курса вы получите официальный диплом, потдверждённый «Сколково».

Диплом о прохождении курса

У вас будет официальный документ, который подтвердит ваши навыки и поможет в карьерном росте.

Каждый выпускник программы получит два документа

Преподаватели курса —

практикующие эксперты

Да, конечно! Практику проверил, на вопросы ответил. Вы хорошо поработали, кое-что поправить и будет отлично

Добрый день! Сделала практику, проверьте, пожалуйста. Еще оставила в документе несколько вопросов. Сможете ответить?

Ваш куратор на связи 7 дней в неделю, чтобы помочь исправить ошибки в практических работах и ответить на ваши вопросы.

Личный куратор поможет применить новые знания на практике

Студент

Куратор

Топовые компании доверяют Академии Eduson образование своих сотрудников

Наши клиенты — лидеры рынка

Студенты любят наши курсы

студентов проходят обучение на 2026 год

курсов-профессий выпустили с 2013 года

Академия Eduson — это про доверие

в дополнительном обучении по версии Smart Ranking

лет обучаем компании и людей

Мы собрали лучших экспертов со всего мира, сделали удобную платформу, пригласили опытных кураторов — и вот что получилось:

Что вас ждёт на курсе и его стоимость

Оплатить сразу с доп. скидкой

Записаться на бесплатную консультацию

Что вас ждёт на курсе

Обучение можно оплатить сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на 12 месяцев

Стоимость курса

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Личный куратор на 365 дней

До конца скидки осталось:

Доступ к курсу и обновлениям навсегда

Удостоверение о повышении квалификации

Python для анализа данных

115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19