IBS Training Center Инструменты анализа данных на Python
Всё для обучения
Как устроено обучение
О курсе
Подробнее
Освойте мощные инструменты Python для сбора, анализа и визуализации данных: регулярные выражения, HTTP-клиенты, NumPy, Pandas и wxPython — всё необходимое для создания полноценных приложений. Python — современный язык, позволяющий разрабатывать сложное ПО с использованием императивного, функционального и объектно-ориентированного подходов. Этот тренинг подходит и для начинающих, и для специалистов, переходящих на Python с других языков и желающих изучить его экосистему.
Требования
Что нужно для старта
- Понимание принципов парадигмы объектно-ориентированного программирования.
- Понимание принципа работы протокола HTTP.
- Прохождение курсов SCRIPT-002, SCRIPT-003 или наличие опыта практической работы на Python от полугода.
Результат
Что вы получите
- Собирать и обрабатывать данные с помощью регулярных выражений.
- Взаимодействовать с веб-сервисами по протоколу HTTP.
- Использовать NumPy для математических операций и работы с многомерными массивами.
- Анализировать и манипулировать данными с помощью Pandas.
- Создавать графические интерфейсы пользователей на wxPython.
- Визуализировать данные с помощью matplotlib.
Аудитория
Для кого этот курс
- Разработчик
- Data Scientist
- Бизнес-аналитик
- Системный аналитик
Содержание
7 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Вступление. Краткое введение в курс
• Основные особенности языка Python.
• Получение исходного кода проекта.
• Практика: подготовка виртуального окружения под будущий проект.
02Описание проекта
• Описание проекта
03Регулярные выражения
• Базовые конструкции регулярных выражений.
• Объединения и группы.
• Match-объекты и группирующие скобки.
• Сложные позиционные шаблоны (lookarounds).
• Практика: разработка первого прототипа приложения для работы с курсами валют, поиск и группировка данных, получаемых из html-файла, с помощью регулярных выражений.
04Работа с HTTP-клиентом
• Основы пакета Requests. Доступные методы REST-API.
• Содержимое ответа.
• Переадресация.
• Передача данных в запросе.
• Практика: создание HTTP-клиента на базе Requests, получение html-страниц с данными с удаленного ресурса.
05Графический интерфейс. wxPython
• Введение в wxPython. Простейшее приложение.
• Базовые элементы GUI.
• Механизм связывания.
• События.
• Абсолютное и относительное позиционирование элементов.
• Практика: разработка графического интерфейса приложения с набором необходимых элементов.
06Математика в Python. NumPy
• Знакомство с NumPy. Основы.
• Работа с матрицами и n-мерными массивами.
• Математические операции и алгоритмы.
• Статистические метрики. Скользящая средняя (MA), простая скользящая средняя (SMA).
• Практика: создание матрицы с набором статистических данных, вычисление скользящей средней.
07Анализ данных с помощью Pandas. Графики
• Основы Pandas.
• Сбор и хранение данных в Pandas.
• Вычисления в Pandas.
• Визуализация данных, графики.
• Практика: применение структур данных Pandas для хранения статистических данных, расчеты и построение графиков.
01Вступление. Краткое введение в курс
• Основные особенности языка Python.
• Получение исходного кода проекта.
• Практика: подготовка виртуального окружения под будущий проект.
02Описание проекта
• Описание проекта
03Регулярные выражения
• Базовые конструкции регулярных выражений.
• Объединения и группы.
• Match-объекты и группирующие скобки.
• Сложные позиционные шаблоны (lookarounds).
• Практика: разработка первого прототипа приложения для работы с курсами валют, поиск и группировка данных, получаемых из html-файла, с помощью регулярных выражений.
04Работа с HTTP-клиентом
• Основы пакета Requests. Доступные методы REST-API.
• Содержимое ответа.
• Переадресация.
• Передача данных в запросе.
• Практика: создание HTTP-клиента на базе Requests, получение html-страниц с данными с удаленного ресурса.
05Графический интерфейс. wxPython
• Введение в wxPython. Простейшее приложение.
• Базовые элементы GUI.
• Механизм связывания.
• События.
• Абсолютное и относительное позиционирование элементов.
• Практика: разработка графического интерфейса приложения с набором необходимых элементов.
06Математика в Python. NumPy
• Знакомство с NumPy. Основы.
• Работа с матрицами и n-мерными массивами.
• Математические операции и алгоритмы.
• Статистические метрики. Скользящая средняя (MA), простая скользящая средняя (SMA).
• Практика: создание матрицы с набором статистических данных, вычисление скользящей средней.
07Анализ данных с помощью Pandas. Графики
• Основы Pandas.
• Сбор и хранение данных в Pandas.
• Вычисления в Pandas.
• Визуализация данных, графики.
• Практика: применение структур данных Pandas для хранения статистических данных, расчеты и построение графиков.
Документ после выпуска
Удостоверение о прохождении
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Инструменты анализа данных на Python» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 9 ноября 2026 г.