Курс із використання Python як алгоритмічної мови програмування, а також застосування Python у задачах Data Science.

Python для аналізу даних

Отримай одну з найпопулярніших професій сучасного світу.
Актуальні знання. Жодної води, тільки потрібна інформація.

вересень

Старт курсу

6 місяців

Тривалість

неділя

Дні навчання

10:00 - 13:00

Час занять

Старт курсу

вересень

Тривалість

6 місяців

Дні навчання

Неділя

Час навчань

10:00 - 13:00

Ціна курсу:

Внимание! С 01.01.2022 изменение стоимости:
Офлайн занятия – 2 449 грн/мес.
Онлайн занятия – 2 199 грн/мес.

Онлайн: 3 999 ₴ на місяць!

Що ви отримаєте після проходження курсу?

Володіння сучасними методами розробки програм і програмних комплексів та прийняття оптимальних рішень щодо складу програмного забезпечення, алгоритмів процедур і операцій.

Вміння створювати ефективні алгоритми для обчислювальних задач системного аналізу та систем підтримки прийняття рішень.

Застосування методів та способів роботи з даними та знаннями, методів математичного, логіко-семантичного, об’єктного та імітаційного моделювання, технологій системного та статистичного аналізу.

Програма курсу

Ми навчаємо на практиці та розробляємо програму згідно з останніми тенденціями світового ринку.

Основи Python

В цьому модулі ти дізнаєшся
  1. Ввід-вивід.
  2. Умовні оператори.
  3. Функції.
  4. Цикли.
  5. Рядки.
  6. Винятки.
  7. Списки.
  8. Словники.
  9. Рекурсія.
  10. Файли, модулі.
  11. Дата, час.
  12. Основи ООП.
  13. Основи роботи з базами даних sqlite.
  14. Створення GUI (Tkinter).
Результат цього модуля

Знання синтаксису та принципів Python. Вміння писати код на Python з використанням основних конструкцій та типів даних.

Спеціалізовані бібліотеки Python

В цьому модулі ти дізнаєшся
  1. Огляд бібліотек NumPy, matplotlib, pandas, SciPy, seaborn, scikit-learn.
  2. Створення масивів NumPy ndarray та операції з ними.
  3. Створення структур Series та DataFrame Pandas. Очищення даних.
  4. Ієрархічне індексування.
  5. Завантаження даних із файлів Excel та CSV.
  6. Відображення, фільтрація та групування даних. Зведені таблиці. Розрахунок статистичних характеристик.
  7. Візуалізація даних: лінійні та стовпчасті діаграми, діаграма розкиду, пузирчаста діаграма, кругова діаграма, полярна діаграма, гістограма, таблична діаграма, льодяникова діаграма, коробковий графік.
  8. Застосування векторизованих функцій у масивах NumPy.
  9. Функції агрегації в одно- та багатовимірних масивах NumPy та в датафреймах pandas.
  10. Зміна розмірності масивів. Математичні та логічні операції з масивами різної розмірності.
  11. Сортування масивів.
  12. Візуалізація багатовимірних даних.
  13. Дії над матрицями.
Результат цього модуля

Знання основ роботи зі спеціалізованими бібліотеками, принципів маніпуляції даними за допомогою багатовимірних структур. Способи візуалізації даних.

Методи навчання з вчителем

В цьому модулі ти дізнаєшся
  1. Лінійні моделі класифікації та регресії.
  2. Класи LinearRegression, Ridge, LogisticRegression.
  3. Прогнозування. Оцінка точності.
  4. Нормалізація та стандартизація даних.
  5. Функціонал якості та градієнтний спуск.
  6. Вимірювання якості моделей. Проблема перенавчання.
  7. Застосування метрик якості. Крос-валідація.
  8. Класифікація за допомогою дерева рішень та методу найближчих сусідів.
  9. Випадковий ліс (Random forest).
Результат цього модуля

Знання та вміння застосовувати алгоритми класифікації та регресії, оцінювати їх ефективність.

Методи навчання без учителя

В цьому модулі ти дізнаєшся
  1. Кластеризація методом к–середніх та спектральна кластеризація.
  2. Метод інкрементальних сфер.
  3. Побудова дендрограми.
  4. Детекція аномалій даних за допомогою метода опорних векторів.
  5. Зниження розмірності та візуалізації багатовимірних даних (методи PCA та t-SNE).
Результат цього модуля

Знання та вміння застосовувати алгоритми кластеризації та зниження розмірності.

Нейронні мережі

В цьому модулі ти дізнаєшся
  1. Побудова перцептрона.
  2. Принцип зворотнього розповсюдження помилки.
  3. Створення нейронної мережі розпізнавання зображень.
  4. Огляд бібліотек Keras та TensorFlow.
  5. Підходи до реалізації різних архітектур: згорткова нейронна мережа, рекурентна нейронна мережа та сучасні архітектури.
Результат цього модуля

Розуміння архітектури нейронної мережі, вміння створювати нейронні мережі за допомогою Tensorflow.

Вимоги до курсу

Знання основ математичного аналізу та лінійної алгебри.

Як проходитиме курс

Polygon Center
Формат
Зручне навчання

Кожен урок буде записаний і доступний навіть після закінчення курсу. Після кожного уроку будуть домашні завдання на тему уроку.

Polygon Center
Графік
Розклад занять

Лекції: Неділя
10:00 – 13:00.
Всього: 6 місяців, 24 занять.

Polygon Center
Супровід
Закритий Discord-канал

Спільнота – одна з найважливіших речей у навчанні, де можна спитати поради та поділитися успіхами з колегами. Крім того, ви матимете можливість отримати відповідь на термінове питання від викладача курсу.

Polygon Center
Курсовий проект
Перша робота в портфоліо

Це завдання включатиме всі етапи навчання. А результат стане основою твого портфоліо. ВАЖЛИВО! Сертифікат про успішне проходження курсу ти отримаєш лише після захисту свого проекту.

Записатися на курс

Web-розробка на Python

Форма навчання: онлайн
  • 24 уроки в Polygon Center 1 раз на тиждень по 3 години
  • 72 години навчання
  • Потужний комп’ютер на час навчання у нас у центрі з власним обліковим записом
  • Можливість приходити в Polygon з 9:00 до 18:00 у будні, для виконання домашніх завдань та консультацій, протягом навчання
  • Усі пари в записі за закритим посиланням назавжди
  • 20% теорії, 80% практики
  • Домашні завдання для закріплення матеріалу
  • Супровід викладача у закритому каналі
  • Завдання для курсового проекту та його структурована перевірка
  • Сертифікат про успішне проходження курсу
  • Чек-лист 100 фріланс бірж для роботи + приклад успішного резюме 😍
  • Ввічливий та добрий менеджер для вирішення адміністративних питань
  • Можливість оплати помісячно

Ціна повного курсу : 23 994 гривень!

Залишіть свої контактні дані,
і наш менеджер зв’яжеться з вами!

Як зрозуміти,
чи потрібен тобі курс?

Мета навчання – твій результат! Не просто послухати, а почати заробляти гроші та розвиватися.

Запишись на безкоштовну консультацію, ми відповімо на всі питання.

Фахівець розповість детальніше простими словами про навчання.

Консультація безкоштовна
і ні до чого не зобов’язує!

Залиш заявку та тримай телефон поруч.
Скоро ми тобі зателефонуємо!

Часті питання

Як довго у мене буде доступ до відео уроків?

Усі відео будуть доступні протягом року після закінчення навчання. Чат в Discord залишається назавжди.

Навіщо платити за курс, якщо в інтернеті є багато безкоштовної інформації?

Безкоштовної інформації багато, але ти чомусь все ще цікавишся курсами. А якщо серйозно, викладач курсу зібрав свій досвід в один курс без води та з масою практичних завдань. Так, щоб ти міг навчатися швидко та цікаво.

Скільки часу потрібно приділити навчанню?

Рівно стільки скільки вважаєш за потрібне. Але пам’ятай, що чим більше буде практики щодня, тим швидше почнуть зростати навички та портфоліо, а з ними з’являться нові замовлення на вищому рівні.

Якщо я не виконаю курсовий проект, чи отримаю сертифікат про закінчення курсу?

Ні, якщо ви з власної волі вирішуєте закинути навчання, ми залишаємо за собою право не видавати вам сертифікат про успішне проходження навчання.

Ми хочемо, щоб саме якісних фахівців було більше. Тому сертифікати отримують тільки ті, хто дійсно хоче працювати і розвиватися. Підтвердженням цього буде виконання та захист курсового проекту.

Ті, хто не захистить курсову роботу, отримає свідоцтво про те, що прослухав курс в повному обсязі.

Курс не сподобався. Чи можна повернути гроші?

Якщо курс вам не сподобається, ми повернемо вам гроші за невідвідані уроки.

Якщо у вас залишилися питання, ви можете зв’язатися з нами за одним із номерів телефонів, вказаних нижче або написати нам на пошту:

Ти купуєш не просто курс

Це наш досвід накопичений роками

Polygon Center

Більше 1000
успішних проектів

Polygon Center

Більше 10
років досвіду

Polygon Center

більше 3489 годин
наших лекцій

Polygon Center

Структурована
інформация