Программа «Python, BI и BigData»
Живые вебинары, Вебинары в записи, Видеоуроки, PDF-пособие/книга / Самостоятельно с наставником / Обучение в ЛК на сайте автора
Научитесь анализировать данные с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании. Изучите все необходимое: от основ Python до машинного обучения.
Обновлено: 06.05.2025
Источник изображения: Unsplash
Стоимость программы:
- Можно вернуть до 13% стоимости курса, оформив налоговый вычет
- Доступен в рассрочку
- Оплата на сайте автора. Цена может отличаться.
- Обучение: в ЛК на сайте автора
- Когда будете учиться: в любой день в любое время
- Уровень сложности: для новичков
- Домашние задания: есть, с проверкой, обязательные
- Сопровождение: куратором
- Диплом
- Трудоустройство
- Техническая поддержка: в рабочее время, чат в вк, чат в мессенджере, электронная почта, телефон
- Доступ: сразу после оплаты
Рекомендуем для начала ознакомиться с бесплатным материалом
Получить бесплатноЧему вы научитесь?
- Работать с большим объемом данных.
- Анализировать данные из разных источников с помощью Python и SQL.
- Видеть и предоставлять оптимальные сценарии роста бизнеса.
- Работать с Big Data и визуализировать данные.
- Выдвигать гипотезы, и выбирать инструменты для проверки.
О программе
- Описание
- Программа курса
- Особенности
В мире существует огромное множество языков программирования, и Python один из наиболее популярных. С его помощью можно не только программировать, но и проводить анализ, оптимизировать свою работу и повышать результативность выполняемых задач. Этот курс создан для продакт-менеджеров, желающих освоить основы анализа данных и научиться работать с Big Data. Подготовку проводят эксперты онлайн-школы ProductStar.
За полгода вы освоите все: от основ Python до Power BI и Machine Learning. Будете работать с реальными заданиями, оттачивая новые знания на практике. Преимущества курса в том, что проходить его можно не отрываясь от работы. А если таковой нет, то после окончания будет оказана помощь в трудоустройстве по профессии Python-аналитик.
Содержание курса «Python, BI и BigData»:
- Введение в Python. Обработка данных.
- Работа с Power BI. SQL для анализа данных.
- Python и построение Machine Learning моделей.
- Нейросети и введение в NLP.
- Рекомендательные системы.
По итогам подготовки у вас будет сформирован пакет навыков для проведения аналитики в Python. Теперь вы сможете создавать базовые отчеты и автоматизировать работу с помощью библиотек Python.
Особенности учебного процесса
-
ФорматСамостоятельно с наставником
Живые вебинары / Вебинары в записи / Видеоуроки / PDF-пособие/книга
Обучение в ЛК на сайте автора -
Уровень сложностиДля новичков
-
Когда вы будете учитьсяВ любой день в любое время
-
Домашние заданияЕстьС проверкойОбязательные
-
Документ об обученииДиплом Успешная защита итогового проекта
-
Обязательное выполнение итоговой работы
-
СопровождениеКуратором
-
Техническая поддержкаВ рабочее времяЧат в вкЧат в мессенджереЭлектронная почтаТелефон
-
Перспективы после обученияТрудоустройство
-
Безопасная покупкаПолный возврат денежных средств в течение 21 дня с момента старта, если приняли решение остановить обучение
-
В рассрочку
-
Способы оплатыQIWIWebMoneyКарта МирКарты Visa, Mastercard, MaestroЯндекс Деньги
- Нажмите на кнопку
Узнать подробнее - Вы перейдете на детальную страницу программы Онлайн-школы. Внимательно прочитайте представленную на ней информацию.
- Следуя указаниям, оформите заказ на программу.
- Обязательно укажите актуальный e-mail. На него придет вся информация, в частности, по доступу к программе.
- Если вы еще не готовы к покупке программы, то советуем для начала освоить бесплатный материал Онлайн-школы.
Если инструкция вам не помогла, пожалуйста напишите нам на почту info@info-hit.ru, мы оперативно поможем вам получить необходимую информацию.
Отзывы о программе «Python, BI и BigData»
Редакция ИнфоХит не несет ответственности за содержание отзывов, результаты обучения индивидуальны.
Размещая отзыв или комментарий, вы соглашаетесь с правилами и даете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями.