Анализ данных на Python

Программа

• 1. Основы Python

  • 1.1. Переменные , типы данных и преобразование типов,стандартный ввод данных, условные конструкции if, elif и else.

    • Лекции (2 ч.): Строковые и числовые переменные, определение типа переменной, основные операции с числовыми и строковыми переменными, преобразование из числовых в текстовые, из текстовых в числовые, из типов с плавающей точкой в целые.
    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.): курс  «Поколение Python»: курс для начинающих (2 Ввод-вывод данных, 6 Типы данных)

  • 1.2. Циклы (FOR, WHILE)

    • Лекции (2 ч.): генератор последовательности Range: начало, конец и шаг последовательности итерация букв текста, цикл while, примеры - когда без цикла while не обойтись, вложенные циклы
    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.): курс  «Поколение Python»: курс для начинающих (7 Циклы for и while)

• 1.2. Структуры данных

  • 1.2.1. Списки

    • Лекции (2 ч.): доступ к элементам списка, изменение элементов список, перебор элементов списка, отбор диапазонов списка, добавление в список, удаление из списка, поэлементное преобразование одновременно всех значений списка (функция map, функция apply), сдвиг элементов в конец/начало списка, преобразование текста с разделителем в список и наоборот, сортировка списка, число вхождений отдельных элементов в список, генераторы списка, генератор случайных чисел и основные статистические функции, фильтрация списка (функция filter), копирование списка.
    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.): курс  «Поколение Python»: курс для начинающих (11 Списки)

  • 1.2.2. Словари, кортежи, множества

    • Лекции (2 ч.): доступ к элементам, изменение элементов по ключу, перебор элементов словаря, добавление записи в словарь, изменение элемента по ключу, удаление элемента по ключу, создание словаря с помощью генератора, создание словаря с помощью 2-х списков, вложенные структуры.
    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.): курс  «Поколение Python»: курс для продвинутых (10 Словари, 6 Кортежи, 8 Множества)

  • 1.3. Работа с текстом

    • Лекции (2 ч.): работа со строками, регулярные выражения.
    • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.) : курс  «Поколение Python»: курс для начинающих (9 Строковый тип данных)

• 2. Таблицы Pandas

  • Лекции (6 ч.): чтение и запись Excel и CSV файлов, сводные таблицы, объединение таблиц, объединение по приблизительному совпадению общих признаков, отбор данных, замена значений, работа с пропусками данных, удаление дублей и преобразование типов в таблицах, преобразование одновременно всех значений в столбцах (функция apply), категоризация данных в таблицах (категорийные признаки), подсчет значений в столбцах, группировка и агрегирование данных в таблицах

  • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (6 ч.): курс  «Практикум по математике и Python» (разделы 6.7 – 6.10)

• 3. Базы данных и SQL

  • Лекции (6 ч.): операторы и конструкции SQL, соединение таблиц в запросах, функции работы с числами/ текстом/ датами, агрегация (группировка данных) в запросах, вложенные запросы, создание таблиц/связей/ индексов, изменение данных в таблицах/добавление/импорт данных в таблицы, перекрестные запросы (оператор PIVOT), оконные функции (агрегатные вычисления без применения группировки) и функции аналитики, расчет нарастающего итога с помощью SQL, иерархические (рекурсивные) запросы, общие (обобщенные) табличные выражения (CTE).

  • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (6 ч.): см. Приложение – задания в файлах формата Word (с ответами в конце)

• 4. Функции и классы в Python

  • Лекции (2 ч.): определение и примеры функций, локальные и глобальные переменные, аргументы функций, функции как объекты, применение функций одновременно ко всем элементам массивов, лямбда-функции, принципы и особенности разработка собственных классов

  • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем (2 часа): курс  «Поколение Python»: курс для начинающих (13 Функции), курс Практикум по математике и Python (раздел 9.2)

• 5. Библиотека Numpy

  • Лекции (4 ч.) многомерные массивы, перебор элементов массивов, математические операции над массивами, сортировка массивов, сравнение массивов, выбор элементов массива и манипуляции с ними.

  • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (4 ч.): курс «Практикум по математике и Python» (разделы 6.1 – 6.6)

• 6. Графики и визуализация - библиотеки Matplotlib, Seaborn, Plotly

  • Лекции (2 ч.) Настройка графиков, линейный график, ступенчатый, стековый, точечный графики, столбчатые и круговые диаграммы, цветовая сетка, построение 3D графиков.

  • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (2 ч.): курс «Практикум по математике и Python» (разделы 6.11, 9.3, 10.6-10.8)

• 7. Математические основы машинного обучения

  • Лекции (6 ч.): основные понятия линейной алгебры, понятие производной функции и примеры постановок задач анализа в виде дифференциальных уравнений, интегральные преобразования как способ перехода от дифференциальных уравнений к алгебраическим для решения задач анализа, основы статистического анализа данных

  • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем: (4 ч.): курс «Практикум по математике и Python» (разделы 6.12, 6.13, 7, 8)

• 8. Основы нейронных сетей

  • Лекции (4 ч.): понятие нейронных сетей, пример создания нейросети, сверточные нейросети, рекуррентные нейросети, алгоритмы работы с текстами с помощью нейросетей

  • Самостоятельная работа со взаимодействием с преподавателем (4x): курс  «Нейронные сети и обработка текста» (4 часа).