Перейти к основному содержимому

Обработка данных на языке Python для начинающих


DemidOnline
Для зачисления на курс требуется приглашение

Запись на данный курс осуществляется по приглашению

Для получения доступа направьте письмо-запрос от вуза
на адрес dpdi@uniyar.ac.ru по прилагаемой форме.

Описание курса

Курс «Обработка данных на языке Python для начинающих» посвящен изучению современных инструментов для анализа данных, активно используемых в текущей практике при решении подобных задач.

Слушатели курса детально изучат методы решения задач анализа данных в рамках целостной методологии. В курсе рассматриваются программные средства, позволяющие осуществлять автоматизированный доступ к большим массивам данных, записанных в различных форматах: текстовых файлах, xml-файлах, json-файлах и других. Отдельным большим разделом курса является рассмотрение библиотек numpy и pandas, которые являются фактическим стандартом при работе с данными, предоставляя удобные и производительные средства для хранения и анализа данных. Слушатели также познакомятся с методами визуализации данных. Навыки решения задач вырабатываются при решении различных кейсов для анализа данных.

Основная часть курса будет вполне понятна тем, кто знаком с языком Python и хочет развить навык решения задач анализа данных.

Успешное освоение программы курса позволит слушателям научиться уверенно подходить к задачам обработки данных разного масштаба с использованием языка программирования Python и свободно доступных библиотек для этого языка.

Об авторах

Курс разработан преподавателями и сотрудниками Ярославского государственного университета имени П.Г. Демидова.


Чалый Дмитрий Юрьевич

Чалый Дмитрий Юрьевич

кандидат физ.-мат. наук, декан факультета информатики и вычислительной техники Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, chaly@uniyar.ac.ru

Содержание курса

Тема 1. Введение в предмет. Получение данных из различных источников

Тема 2. Обработка данных с использованием библиотек numpy и pandas

Тема 3. Средства визуализации данных в Python

Тема 4. Средства для проведения воспроизводимых исследований

Рекомендуемые направления подготовки

  • 01.03.02 Прикладная математика и информатика
  • 02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии
  • 09.03.03 Прикладная информатика

Требования к слушателям

Для полноценного освоения курса слушателям рекомендуется иметь:
  • первоначальные навыки программирования и алгоритмизации
  • навык программирования на Pyton
  • знакомство с основами объектно-ориентированного программирования

Реквизиты курса

Объем курса: 72 акад. часа (2 зачетные единицы для зачета в Вашем вузе)

Продолжительность обучения: 8 недель, среднее количество часов учебной работы в неделю – 9

Итоговая аттестация: зачёт; выставляется по результатам выполнения практических заданий (кейсов) и финального экзаменационного кейса

  1. Номер курса

    DataPytUn002x
  2. Начало курса

  3. Занятия заканчиваются

  4. Оценка сложности

    72 ак.час (2 з.е.)