Онлайн курс «Анализ данных с Python» | robot_dreams
  • онлайн-курс
  • 16 занятий
  • автоматизация аналитики
  • курсовой проект

PYTHON ДЛЯ АНАЛИТИКОВ

Апгрейдните навыки в аналитике — самостоятельно собирайте, обрабатывайте и визуализируйте данные из Python

Анна Шепелева

Senior Data Analyst в

Brainstack

для кого

  • ПРОДУКТОВЫХ АНАЛИТИКОВ

    чтобы быстро анализировать A/B-тесты, работать с когортой пользователей и строить кастомные метрики

  • ДАТА-АНАЛИТИКОВ

    чтобы собирать и очищать данные из нескольких источников, обрабатывать большие массивы и создавать собственные пайплайны

  • ФИНАНСИСТОВ

    чтобы автоматизировать финансовые модели, уменьшить ручную работу и риски ошибок и погрешностей в отчетах, научиться строить прогнозы и комплексную аналитику на Python

PYTHON НУЖЕН, ЧТОБЫ…

Анализировать данные автономно

Excel и SQL имеют ограниченные возможности, тогда как Python позволяет пройти полный цикл обработки данных: запрос → обработка → визуализация → сохранение без привлечения технических специалистов

Получать больше инсайтов

Python помогает не просто фильтровать или считать данные, а выявлять закономерности, строить сегменты клиентов, проверять гипотезы и прогнозировать результаты

Автоматизировать рутинные задачи

еженедельные отчеты, копипаст из Excel, объединение таблиц — все это можно превратить в один скрипт, который сам соберет, обработает и выведет результат

Делать интерактивные визуализации

Python позволяет создавать интерактивные графики и дашборды, которые удобно презентовать коллегам или использовать в принятии решений — без PowerPoint и лишних действий

Работать с API, базами и веб-данными

извлекать данные из CRM, аналитики, сайтов или систем — Python легко интегрируется с любым источником, который недоступен в обычном Excel

 

НА КУРСЕ ВЫ:

  • освоите Python и библиотеки NumPy и Pandas, чтобы быстро собирать, обрабатывать и анализировать данные из разных источников

  • научитесь визуализировать данные, строить интерактивные графики, дашборды, аналитические системы, используя библиотеки Matplotlib, Seaborn и Plotly

  • узнаете, как самостоятельно работать с API, парсить данные в сети через BeautifulSoup, обрабатывать информацию из внешних систем

  • освоите базовую статистику, валидацию гипотез и построение прогнозов в scikit-learn и statsmodels

  • научитесь работать с базами данных: от SQLite до PostgreSQL

  • автоматизируете сбор и обработку данных без привлечения технической команды

РЕГИСТРИРУЙТЕСЬ, ЧТОБЫ РАСТИ В АНАЛИТИКЕ

robot

Научитесь создавать полноценные аналитические системы из Python.

зарегистрироваться
Регистрируясь, вы соглашаетесь с условиями договора-оферты и политикой конфиденциальности

ЛЕКТОРКА

Анна Шепелева

Senior Data Analyst в Brainstack
имеет 10+ лет опыта в аналитике данных

  • построила предиктивную модель с точностью 87 % для оценки conversion rate и прогнозирования LTV, провела RFM-сегментацию клиентов, чем повысила retention до 70 % и customer lifetime на 30 %

  • имеет опыт построения аналитики с нуля: набор команды, формирование метрик, разработка аналитической стратегии, подключение источников данных через API, формирование ТЗ для инженеров, автоматизация отчетности и т. д.

  • специализируется на data-driven decision making, переводит бизнес-цели в аналитические задачи, работает с growing pipeline’ом, аналитикой пользовательского поведения, когортами и воронками

Программа

  • 01 занятие
    07.10.2025 18:30

    Знакомство с Python и средой работы

    • узнаете, что такое Python и как он применяется в аналитике
    • научитесь устанавливать Python и настраивать среду для работы
    • поймете базовый синтаксис, типы данных и операторы
    • разберете принципы хорошего стиля кода
  • 02 занятие
    09.10.2025 18:30

    Основы программирования на Python

    • разберете основные типы алгоритмов: последовательность, ветвление, циклы
    • научитесь применять условные операторы if, elif, else
    • попрактикуетесь в создании циклов for и while для выполнения повторяющихся действий
  • 03 занятие
    14.10.2025 18:30

    Базовые возможности Python

    • научитесь создавать собственные функции, передавать им аргументы и вызывать их в коде
    • поймете, как работают базовые структуры данных: list, tuple, dict, set
    • узнаете, как установить библиотеки через pip или conda
    • поработаете с модулями collections и itertools для работы с наборами данных
  • 04 занятие
    16.10.2025 18:30

    Основы объектно-ориентированного программирования на Python

    • узнаете, что такое классы, объекты и методы и поймете принципы объектно-ориентированного программирования (ООП)
    • научитесь использовать конструкторы, атрибуты и инкапсуляцию
    • разберете механику наследования и работу с абстрактными классами
  • 05 занятие
    21.10.202518:30

    NumPy для работы с числовыми данными

    • разберете значение библиотеки NumPy в числовом анализе
    • научитесь создавать одномерные и многомерные массивы
    • получите опыт арифметических операций и фильтрации массивов
    • освоите логическую фильтрацию и broadcasting для оптимизации вычислений
  • 06 занятие
    23.10.202518:30

    Основы Pandas для обработки данных

    • рассмотрите библиотеку Pandas и поймете, для чего она нужна в аналитике
    • научитесь создавать Series и DataFrame, импортировать CSV/Excel
    • освоите базовую обработку данных: фильтрацию, сортировку, агрегацию и объединение таблиц
    • поймете, как трансформировать данные с помощью groupby(), map(), np.select()
  • 07 занятие
    28.10.202518:30

    Умная обработка данных в Pandas: даты, ранги, сессии

    • научитесь эффективно собирать данные из .loc[], .iloc[] в Pandas и работать с индексацией в NumPy
    • узнаете, как обрабатывать временные данные с помощью .dt, to_datetime ()
    • разберете метод merge_asof() для присоединения по времени
    • примените скользящие вычисления, ранжирование и сессионную сегментацию для глубокого анализа данных
  • 08 занятие
    30.10.202518:30

    Основы визуализации с Matplotlib и Seaborn

    • узнаете о ключевых принципах построения графиков, рассмотрите графики в Pandas, а также специальные библиотеки для визуализации: Matplotlib и Seaborn
    • научитесь создавать различные типы визуализаций: от простых линейных и столбчатых графиков и гистограмм в Matplotlib до heatmap, boxplot, scatterplot в Seaborn
    • получите навыки работы со стилями, цветами и подписями, чтобы графики были информативными и понятными для аналитических презентаций
  • 09 занятие
    04.11.202518:30

    Интерактивная визуализация с Plotly: дашборды и реальные кейсы

    • поймете, для чего нужна интерактивная визуализация
    • рассмотрите библиотеку Plotly
    • научитесь создавать графики с помощью Plotly Express
    • рассмотрите базовую структуру дашборда в Dash
    • научитесь визуализировать бизнес-данные ― создавать интерактивные графики для продаж, клиентов, динамики в виде интерактивных элементов с базовым управлением через layout и callback-функции
  • 10 занятие
    06.11.202518:30

    scikit-learn. Статистика в Python: гипотезы, корреляции, регрессия

    • изучите два подхода к моделированию: scikit-learn (для быстрого создания моделей) и statsmodels (для детального статистического анализа линейной регрессии)
    • научитесь строить линейную регрессию для прогнозирования числовых показателей с помощью библиотек scikit-learn и statsmodels
    • научитесь выявлять статистически значимые различия между группами данных и делать обоснованные выводы для принятия бизнес-решений
  • 11 занятие
    11.11.202518:30

    Машинное обучение для аналитика: прогнозы, модели, кейсы

    • выясните, как работает прогнозный анализ и кросс-валидация: инструменты, помогающие проверять качество моделей и не вводить себя в заблуждение
    • сможете строить базовые модели машинного обучения: классификационные (например, предсказание оттока клиентов) и регрессионные (например, прогноз выручки)
    • поймете, когда и как выбирать между классификацией и регрессией в бизнес-задачах
    • узнаете, как оценивать точность моделей с помощью метрик MAE, R², accuracy
    • научитесь интерпретировать результаты модели и определять ключевые факторы, влияющие на поведение клиентов или финансовые показатели
  • 12 занятие
    13.11.202518:30

    Веб-скрапинг с BeautifulSoup

    • узнаете, как работают HTTP-запросы и DOM-структура
    • научитесь загружать HTML-документы через requests
    • поработаете с BeautifulSoup для парсинга данных и извлечения нужных элементов
    • выясните, как сохранить данные в CSV для дальнейшего анализа
  • 13 занятие
    18.11.202518:30

    Парсинг данных и работа с API: Scrapy, requests

    • узнаете, как работает фреймворк Scrapy: его структура, пайплайны и преимущества для сбора веб-данных
    • поймете, что такое API, как находить документацию и извлекать из него нужные данные
    • попрактикуетесь в запросах к REST API с помощью библиотеки requests
    • сравните подходы: API vs скрапинг
  • 14 занятие
    20.11.202518:30

    Работа с базами данных: от SQLite до PostgreSQL

    • научитесь работать с базами данных, хранить и обрабатывать большие объемы данных
    • создадите локальную базу данных в SQLite, сможете делать таблицы и выполнять CRUD-операции
    • освоите SQLAlchemy для создания ORM-моделей, фильтрации и обновления данных
    • поймете, как подключаться к PostgreSQL через psycopg2, а также как загружать данные из SQL-запросов в Pandas и формировать отчеты для аналитики и презентаций
  • 15 занятие
    25.11.202518:30

    Автоматизация сбора и обработки данных

    • научитесь писать скрипты для регулярного сбора, очистки и трансформации данных
    • изучите основы логирования, обработки ошибок, таймаутов
    • узнаете, как обработать JSON-ответ из API, извлечь ключевые показатели и сохранить их в CSV для дальнейшей обработки
    • автоматизируете обработку ошибок, логирование и создание ежедневного аналитического отчета
    • узнаете, как работать с облачными сервисами (Google Drive, AWS S3)
  • 16 занятие
    27.11.202518:30

    Презентация финальных проектов

    • в финальном проекте вы выберете один из предложенных реальных датасетов и пройдете полный цикл работы с данными в Python: от загрузки и обработки до построения визуализаций и формирования выводов
    • презентуете свой проект лектору и коллегам

Регистрация

Подключайтесь к обучению, чтобы перейти на новый уровень анализа данных.

 
 
 
Регистрируясь, вы соглашаетесь с условиями договора-оферты и политикой конфиденциальности.

НАС ВЫБИРАЮТ ЗА:

01

УДОБНЫЙ ФОРМАТ

Процесс обучения проходит в удобном личном кабинете студента: расписание занятий, live-трансляции, домашние задания, полезные материалы, рейтинг успеваемости, коммуникация с лектором ― все в одном месте.

02

ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ФИДБЕК

Наши лекторы вовлечены в процесс обучения, они дают обратную связь по каждому домашнему заданию ― это позволяет прокачивать навыки более эффективно.

03

ДОСТУП НАВСЕГДА

Видеозаписи занятий и ссылки на полезные материалы остаются в вашем доступе навсегда ― чтобы в любой момент вернуться к сложным темам.