·        Введение в Python: история, преимущества языка, установка интерпретатора

·        Основы синтаксиса Python: переменные, типы данных, операторы

·        Условные конструкции: if, else, elif

·        Циклы: for и while

·        Функции: определение, параметры, возвращаемые значения

·        Списки и кортежи: создание, индексация, срезы

·        Словари и множества: особенности, применение

·        Работа с файлами: чтение и запись данных

·        Основные алгоритмические конструкции: рекурсия, сортировка, поискОсновы синтаксиса Python

·        Основные алгоритмические конструкции

Эти темы помогут слушателям понять различные типы структур данных, их особенности и способы применения в программировании на Python. Знание структур данных является важным компонентом для эффективной работы с информацией и оптимизации алгоритмов.

·        Введение в структуры данных: понятие, значение и применение

·        Списки и их методы: создание, индексация, срезы, добавление и удаление элементов

·        Кортежи и их особенности: различия с списками, неизменяемость

·        Словари: создание, обращение к элементам, добавление и удаление пар ключ-значение

·        Множества и операции над ними: создание, объединение, пересечение, разность

·        Очереди и стеки: реализация с использованием списков или других структур данных

·        Деревья: представление и применение в Python

·        Графы: представление и основные алгоритмы работы с графами

·        Применение структур данных в решении различных задач: анализ данных, поиск путей, оптимизация алгоритмов

Эти темы помогут слушателям освоить основные методы работы со строками в Python, что является важным навыком при обработке текстовой информации, работе с файлами и взаимодействии с внешними источниками данных.

·        Введение в работу с датами в Python: понятие даты и времени, модуль datetime

·        Создание и форматирование дат: использование различных форматов даты и времени

·        Операции с датами: вычисления временных интервалов, сравнение дат

·        Работа с объектами даты и времени: методы и атрибуты объектов datetime

·        Преобразование строк в даты и обратно: парсинг дат из строкового формата

·        Работа с временными зонами: модуль pytz, управление временными зонами

·        Обработка дат в различных форматах: работа с датами из разных источников

·        Применение дат в анализе данных: временные ряды, фильтрация по датам, агрегация по времени

·        Решение задач с использованием дат: расписание, управление временными событиями, анализ тенденций во времени

Эти темы позволят слушателям освоить навыки работы с датами и временем в Python, что является важным компонентом при анализе данных, разработке приложений с учетом временных параметров и автоматизации процессов, связанных со временем.

·        Введение в функции в Python: понятие функций, их назначение и преимущества

·        Определение функций: синтаксис, передача параметров, возвращаемое значение

·        Встроенные функции: использование стандартных функций Python

·        Область видимости переменных: глобальные и локальные переменные

·        Рекурсия: понятие, примеры рекурсивных функций

·        Аргументы функций: позиционные аргументы, именованные аргументы, значения по умолчанию

·        Лямбда-функции: определение анонимных функций

·        Функции высшего порядка: передача функций как аргументов, возврат функций из функций

·        Модули и пакеты: организация кода с использованием функций

Эти темы помогут слушателям понять основы работы с функциями в Python, научат создавать собственные функции, использовать их для повторного использования кода, структурирования программ и упрощения разработки. Понимание функционального программирования является важным навыком для эффективного написания кода на Python.

·        Знакомство с библиотекой Pandas: цели и преимущества использования Pandas для работы с данными

·        Структуры данных в Pandas: серии (Series) и таблицы (DataFrame)

·        Загрузка данных в Pandas: чтение данных из файлов различных форматов

·        Индексация и выбор данных: работа с индексами, извлечение нужных данных

·        Обработка данных: фильтрация, сортировка, группировка, агрегация

·        Преобразование данных: добавление столбцов, изменение типов данных, удаление дубликатов

·        Визуализация данных: создание графиков на основе данных из Pandas

·        Работа с пропущенными данными: обнаружение и обработка пропусков в данных

·        Применение методов Pandas в анализе данных: решение задач по обработке и анализу информации

Эти темы помогут слушателям освоить базовые навыки работы с данными с помощью библиотеки Pandas, что является важным для работы с большими объемами информации, анализа данных и подготовки данных для машинного обучения. Pandas является мощным инструментом для работы с табличными данными в Python

·        Группировка данных в Python: понятие группировки, цели и преимущества

·        Применение агрегирующих функций: сумма, среднее, максимум, минимум и другие

·        Многоуровневая индексация: создание и работа с многоуровневыми индексами после группировки

·        Фильтрация данных после группировки: отбор групп с определенными характеристиками.

·        Преобразование данных внутри групп: применение пользовательских функций к данным внутри групп

·        Работа с несколькими столбцами: группировка и агрегация по нескольким столбцам одновременно

·        Применение методов группировки в решении задач: анализ данных, создание сводных таблиц, выявление закономерностей

Эти темы помогут слушателям курса овладеть навыками группировки данных в Python с помощью библиотеки Pandas, что является важным для анализа и обработки больших объемов информации, а также для выявления закономерностей и трендов в данных. Группировка данных является важным инструментом при работе с табличными данными.

·        Типы объединения таблиц: inner join, left join, right join, outer join

·        Методы объединения таблиц в Pandas: `merge()`, `concat()`

·        Объединение таблиц по ключам: указание столбцов для объединения

·        Работа с дубликатами и пропущенными данными при объединении таблиц

·        Многократное объединение таблиц: последовательное применение методов объединения

·        Объединение таблиц различных типов: соединение текстовых и числовых данных

·        Объединение таблиц по нескольким ключам: множественные столбцы для объединения

·        Применение методов объединения таблиц в анализе данных: слияние данных из разных источников, создание комплексных отчетов

Эти темы позволят слушателям курса овладеть навыками объединения таблиц в Python с использованием библиотеки Pandas, что является важным для объединения данных из различных источников, создания сводных отчетов и анализа информации, хранящейся в разных таблицах. Объединение таблиц является важным этапом при работе с данными в анализе и обработке информации.

·        Значение визуализации данных: цели и преимущества визуализации информации

·        Библиотеки визуализации данных в Python

·        Основы визуализации данных с помощью Matplotlib: создание графиков, настройка осей, легенды

·        Построение различных типов графиков: линейные, столбчатые, круговые диаграммы

·        Настройка внешнего вида графиков: цвета, шрифты, стили

·        Создание комплексных дашбордов и отчетов: объединение нескольких графиков на одном холсте

·        Применение методов визуализации данных в анализе и интерпретации информации

Эти темы помогут слушателям освоить основы визуализации данных в Python с использованием различных библиотек и инструментов, что является важным для представления информации, выявления закономерностей и трендов, а также создания наглядных отчетов и дашбордов для принятия решений на основе данных. Визуализация данных играет ключевую роль в анализе информации и коммуникации результатов исследований.

·        Значение очистки данных: цели и преимущества процесса очистки данных

·        Основные проблемы в данных: пропущенные значения, дубликаты, выбросы, некорректные значения

·        Обработка пропущенных значений: методы заполнения пропусков, удаление строк или столбцов с пропущенными данными

·        Обнаружение и удаление дубликатов: методы поиска и удаления повторяющихся записей

·        Обработка выбросов: методы обнаружения и фильтрации выбросов в данных

·        Нормализация данных: масштабирование признаков для улучшения качества и производительности моделей

·        Преобразование типов данных: изменение типов данных для удобства работы и анализа

·        Удаление лишних символов и приведение данных к стандартному формату

·        Применение методов очистки данных в практических задачах: подготовка данных для анализа, обучения моделей машинного обучения

Эти темы помогут слушателям освоить основные методы очистки данных в Python, что является важным этапом при подготовке данных для анализа, построения моделей машинного обучения и получения достоверных результатов и выводов. Очищенные данные способствуют более точному и надежному анализу информации.

·        Роль Feature Engineering в машинном обучении: цели и преимущества создания новых признаков

·        Преобразование категориальных переменных: кодирование категорий, применение метода One-Hot Encoding

·        Масштабирование признаков: нормализация и стандартизация данных

·        Создание новых признаков на основе существующих: применение арифметических операций, комбинирование признаков

·        Извлечение признаков из текста: токенизация, векторизация текстовых данных

·        Преобразование временных признаков: извлечение дней недели, месяцев, годов из дат

·        Обработка пропущенных значений: заполнение пропусков, создание новых признаков на основе пропущенных значений

·        Уменьшение размерности признакового пространства: методы снижения размерности данных

·        Применение методов Feature Engineering в практических задачах: улучшение качества моделей машинного обучения, оптимизация признаков для конкретной задачи

Эти темы помогут слушателям овладеть навыками Feature Engineering в Python, что является ключевым этапом в подготовке данных для построения моделей машинного обучения. Создание новых признаков и оптимизация признакового пространства способствуют улучшению производительности моделей и качества результатов предсказаний.

·        Чтение и запись текстовых файлов: открытие, чтение данных, запись данных в текстовые файлы

·        Работа с CSV файлами: чтение и запись данных из и в файлы формата CSV

·        Работа с Excel файлами: использование библиотеки Pandas для чтения и записи данных из и в файлы Excel

·        Чтение и запись файлов JSON: работа с данными в формате JSON, сериализация и десериализация

·        Работа с файлами XML: парсинг и создание XML файлов с помощью библиотеки ElementTree

·        Работа с файлами в формате SQLite: выполнение SQL запросов к базе данных SQLite из Python

·        Работа с файлами изображений: открытие, обработка и сохранение изображений с использованием библиотеки Pillow

·        Работа с файлами аудио и видео: чтение и обработка аудио- и видеофайлов с помощью специализированных библиотек

Эти темы позволят слушателям освоить различные методы работы с файлами разных форматов в Python, что является важным для обработки и анализа разнообразных данных, а также для автоматизации процессов работы с файлами в различных форматах. Умение работать с разнообразными форматами файлов является важным навыком для разработчиков и аналитиков данных.