Курс по использованию Python как алгоритмического языка программирования, а также применение Python в задачах Data Science.

Python для анализа данных

Освой одну из самых востребованных профессий современного мира.
Актуальные знания. Никакой воды, только нужная информация.

сентябрь

Старт курса

6 месяцев

Длительность

воскресенье

Дни обучения

10:00 - 13:00

Время занятий

Старт курса

сентябрь

Длительность

6 месяцев

Дни обучения

воскресенье

Время занятий

10:00 - 13:00

Цена курса:

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

Онлайн: 3 999 ₴ в месяц!

Что вы получите после прохождения курса?

Владение современными методами разработки программ и программных комплексов, принятие оптимальных решений по составу программного обеспечения, алгоритмов процедур и операций.

Умение создавать эффективные алгоритмы для вычислительных задач системного анализа и систем поддержки принятия решений.

Применять методы и способы работы с данными и знаниями, методы математического, логико-семантического, объектного и имитационного моделирования, технологии системного и статистического анализа.

Программа курса

Мы учим на практике и разрабатываем программу согласно последним тенденциям мирового рынка.

Основы Python

В этом модуле ты узнаешь
  1. Ввод-вывод.
  2. Условные операторы.
  3. Функции.
  4. Циклы.
  5. Строки.
  6. Исключения.
  7. Списки.
  8. Словари.
  9. Рекурсия.
  10. Файлы, модули.
  11. Дата, время.
  12. Основы ООП.
  13. Основы работы с базами данных sqlite.
  14. Создание GUI (Tkinter).
Результат этого модуля

Знание синтаксиса и принципов Python. Умение писать код на Python с использованием основных конструкций и типов данных.

Специализированные библиотеки Python

В этом модуле ты узнаешь
  1. Обзор библиотек NumPy, matplotlib, pandas, SciPy, seaborn, scikit-learn.
  2. Создание массивов NumPy ndarray и операции с ними.
  3. Создание структур Series и DataFrame Pandas. Очистка данных.
  4. Иерархическое индексирование.
  5. Загрузка данных из файлов Excel и CSV.
  6. Отображение, фильтрация и группировка данных. Сводные таблицы. Расчет статистических характеристик.
  7. Визуализация данных: линейные и столбчатые диаграммы, диаграмма разброса, пузырчатая диаграмма, круговая диаграмма, полярная диаграмма, гистограмма, табличная диаграмма, леденцовая диаграмма, коробочный график.
  8. Применение векторизированных функций в массивах NumPy.
  9. Функции агрегации в одно- и многомерных массивах NumPy и в датафреймах pandas.
  10. Изменение размерности массивов. Математические и логические операции с массивами разной размерности.
  11. Сортировка массивов.
  12. Визуализация многомерных данных.
  13. Действия над матрицами.
Результат этого модуля

Знание основ работы со специализированными библиотеками, принципов манипуляции данными с помощью многомерных структур. Способы визуализации данных.

Методы обучения с учителем

В этом модуле ты узнаешь
  1. Линейные модели классификации и регрессии.
  2. Классы LinearRegression, Ridge, LogisticRegression.
  3. Прогнозирование. Оценка точности.
  4. Нормализация и стандартизация данных.
  5. Функционал качества и градиентный спуск.
  6. Измерение качества моделей. Проблема переобучения.
  7. Применение метрик качества. Кросс-валидация.
  8. Классификация с помощью дерева решений и метода ближайших соседей.
  9. Случайный лес (Random forest).
Результат этого модуля

Знание и умение применять алгоритмы классификации и регресии, оценивать их эффективность.

Методы обучения без учителя

В этом модуле ты узнаешь
  1. Кластеризация по методу к–средних и спектральная кластеризация.
  2. Метод инкрементальных сфер.
  3. Построение дендрограммы.
  4. Детекция аномалий данных посредством метода опорных векторов.
  5. Снижение размерности и визуализации многомерных данных (методы PCA и t-SNE).
Результат этого модуля

Знание и умение применять алгоритмы кластеризации и понижения размерности.

Нейронные сети

В этом модуле ты узнаешь
  1. Построение перцептрона.
  2. Принцип обратного распространения ошибки.
  3. Создание нейронной сети распознавания изображений.
  4. Обзор библиотек Keras и TensorFlow.
  5. Подходы к реализации различных архитектур: сверточная нейронная сеть, рекуррентная нейронная сеть и современные архитектуры.
Результат этого модуля

Понимание архитектуры нейронной сети, умение создавать нейронные сети с помощью Tensorflow.

Требования к курсу:

Знание основ математического анализа и линейной алгебры.

Как будет проходить курс

Polygon Center
Формат
Удобное обучение

Каждый урок будет записан и будет доступен даже после окончания курса. После каждого урока будут домашние задания по теме урока.

Polygon Center
График
Расписание занятий

Лекции: воскресенье
10:00 — 13:00.
Всего: 6 месяцев, 24 занятий.

Polygon Center
Сопровождение
Закрытый Discord-канал

Сообщество – одна из самых важных вещей в обучении, где можно спросить совет и поделиться успехами с коллегами. Кроме того тебя будет возможность получить ответ на срочный вопрос от преподавателя курса.

Polygon Center
Курсовой проект
Первая работа в портфолио

Это задание будет включать в себя все этапы обучения. А результат станет основой твоего портфолио. ВАЖНО! Сертификат о успешном прохождении курса ты получишь только после защиты своего проекта.

Записаться на курс

Web-разработка на Python

Форма обучения: онлайн
  • 24 урока в Polygon Center 1 раз в неделю по 3 часа
  • 72 часа обучения
  • Мощный компьютер на время обучения у нас в центре с собственной учетной записью
  • Возможность приходить в Polygon с 9:00 до 18:00 в будние дни, для выполнения домашних заданий и консультаций, на протяжении обучения
  • Все пары в записи по закрытой ссылке навсегда
  • 20% теории, 80% практики
  • Домашние задания для закрепления материала
  • Сопровождение преподавателя в закрытом канале
  • Задание для курсового проекта и его структурированная проверка
  • Сертификат об успешном прохождении курса
  • Чек-лист 100 фриланс бирж для работы + пример успешного резюме 😍
  • Вежливый и добрый менеджер для решения административных вопросов
  • Возможность оплаты помесячно

Цена полного курса : 23 994 гривен!

Оставьте ваши контактные данные,
и наш менеджер свяжется с вами!

Как понять,
нужен ли тебе курс?

Цель обучения – твой результат, не просто послушать, а начать зарабатывать деньги и развиваться.

Запишись на бесплатную консультацию, мы ответим на все твои вопросы.

Специалист расскажет детальнее про обучение простыми словами.

Консультация бесплатная
и ни к чему не обязывает!

Оставь заявку и держи телефон при себе.
Скоро мы тебе позвоним!

Часто задаваемые вопросы

Как долго у меня будет доступ к видео урокам?

Все видео будут доступны на протяжении года после окончания обучения. Чат в Discord остается навсегда.

Зачем платить за курс, если в интернете много бесплатной информации?

Бесплатной информации много, но ты почему-то все еще интересуешься курсами. А если серьезно, преподаватель курса собрал свой большой опыт в один курс без воды и с массой практических заданий. Так, чтобы ты мог обучаться быстро и интересно.

Сколько времени нужно выделить на обучение?

Ровно столько сколько посчитаешь нужным. Но помни, что чем больше будет практики ежедневно, тем быстрее начнут расти навыки и портфолио, а с ними появятся и новые заказы на более высоком уровне.

Если я не выполню курсовой проект, получу ли я сертификат об окончании курса?

Нет, если вы по собственной воле решаете забросить обучение, тогда мы оставляем за собой право не выдавать вам сертификат об успешном прохождении обучения.

Мы хотим чтобы именно качественных специалистов было больше. По этому сертификаты получат только те, кто действительно хочет работать и развиваться в web-разработке. Подтверждением того будет выполнение и защита курсового проекта.

Те кто не защитит курсовую работу, получит свидетельство о том, что прослушал курс по web-разработке в полном объеме.

Курс не понравился. Можно вернуть деньги?

Если курс вам не понравится мы вернем вам деньги за непройденные уроки.

Если у вас остались вопросы, вы можете связаться с нами по одному из номеров телефонов, указанных ниже или написать нам на почту:

Ты покупаешь не просто курс

Это наш опыт собранный годами

Polygon Center

Более 1000
успешных проектов

Polygon Center

Более 10
лет опыта

Polygon Center

более 3489 часов
нашего обучения

Polygon Center

Структурированная
информация