Онлайн курс «Аналіз даних з Python» | robot_dreams
  • онлайн-курс
  • 16 занять
  • автоматизація аналітики
  • курсовий проєкт

PYTHON ДЛЯ АНАЛІТИКІВ

Апгрейдніть навички в аналітиці — самостійно збирайте, обробляйте й візуалізуйте дані з Python

Анна Шепелєва

Senior Data Analyst у

Brainstack

для кого

  • ПРОДУКТОВИХ АНАЛІТИКІВ

    щоб швидко аналізувати A/B-тести, працювати з когортою користувачів та будувати кастомні метрики

  • ДАТА-АНАЛІТИКІВ

    щоб збирати й очищати дані з кількох джерел, обробляти великі масиви та створювати власні пайплайни

  • ФІНАНСИСТІВ

    щоб автоматизувати фінансові моделі, зменшити ручну роботу й ризики помилок і похибок у звітах, навчитися будувати прогнози з Python

PYTHON ПОТРІБЕН, ЩОБ…

Аналізувати дані автономно

Пройдіть повний цикл обробки даних із Python: запит → обробка → візуалізація → збереження без допомоги технічної команди.

Отримувати більше інсайтів

Виявляйте закономірності, будуйте сегменти клієнтів, перевіряйте гіпотези та прогнозуйте результати з можливостями Python.

Автоматизувати рутинні завдання

Перетворіть щотижневі звіти, копіпаст з Excel та об’єднання таблиць — на один скрипт, який сам збере, обробить і виведе результат.

Робити інтерактивні візуалізації

Створюйте інтерактивні графіки й дашборди, які зручно презентувати або використовувати в ухваленні рішень — без PowerPoint і зайвих дій.

Працювати з API, базами та вебданими

Легко витягуйте дані з CRM, аналітики, сайтів або систем — Python легко інтегрується з будь-яким джерелом, на відміну від Excel.

 

НА КУРСІ ВИ:

  • опануєте Python та бібліотеки NumPy і Pandas, щоб швидко збирати, обробляти й аналізувати дані з різних джерел

  • навчитеся візуалізувати дані, будувати інтерактивні графіки, дашборди, аналітичні системи, використовуючи бібліотеки Matplotlib, Seaborn і Plotly

  • дізнаєтесь, як самостійно працювати з API, парсити дані в мережі через BeautifulSoup, обробляти інформацію із зовнішніх систем

  • опануєте базову статистику, валідацію гіпотез і побудову прогнозів у scikit-learn і statsmodels

  • навчитеся працювати з базами даних: від SQLite до PostgreSQL

  • автоматизуєте збір та обробку даних без залучення технічної команди

РЕЄСТРУЙТЕСЯ, ЩОБ ЗРОСТАТИ В АНАЛІТИЦІ

robot

Навчіться створювати повноцінні аналітичні системи з Python.

зареєструватися
Реєструючись, ви погоджуєтеся з умовами договору-оферти та політикою конфіденційності

ЛЕКТОРКА

Анна Шепелєва

Senior Data Analyst у Brainstack
має 10+ років досвіду в аналітиці даних

  • побудувала предиктивну модель з точністю 87 % для оцінювання conversion rate і прогнозування LTV, провела RFM-сегментацію клієнтів, чим підвищила retention до 70 % та customer lifetime на 30 %

  • має досвід побудови аналітики з нуля: набір команди, формування метрик, розробка аналітичної стратегії, підключення джерел даних через API, формування ТЗ для інженерів, автоматизація звітності тощо

  • спеціалізується на data-driven decision making, перекладає бізнес-цілі в аналітичні задачі, працює з growing pipeline’ом, аналітикою користувацької поведінки, когортами та воронками

Програма

  • 01 заняття
    07.10.2025 18:30

    Знайомство з Python і середовищем роботи

    • дізнаєтеся, що таке Python і як його застосовують в аналітиці
    • навчитеся встановлювати Python і налаштовувати середовище для роботи
    • зрозумієте базовий синтаксис, типи даних та оператори
    • розберете принципи гарного стилю коду
  • 02 заняття
    09.10.2025 18:30

    Основи програмування на Python

    • розберете основні типи алгоритмів: послідовність, розгалуження, цикли
    • навчитеся застосовувати умовні оператори if, elif, else
    • попрактикуєтесь у створенні циклів for і while для виконання повторюваних дій
  • 03 заняття
    14.10.2025 18:30

    Базові можливості Python

    • навчитеся створювати власні функції, передавати їм аргументи та викликати їх у коді
    • зрозумієте, як працюють базові структури даних: list, tuple, dict, set
    • дізнаєтесь, як встановити бібліотеки через pip або conda
    • попрацюєте з модулями collections та itertools для роботи з наборами даних
  • 04 заняття
    16.10.2025 18:30

    Основи об’єктно-орієнтованого програмування на Python

    • дізнаєтеся, що таке класи, об’єкти й методи та зрозумієте принципи обʼєктно-орієнтованого програмування (ООП)
    • навчитеся використовувати конструктори, атрибути й інкапсуляцію
    • розберете механіку наслідування і роботу з абстрактними класами
  • 05 заняття
    21.10.202518:30

    NumPy для роботи з числовими даними

    • розберете значення бібліотеки NumPy у числовому аналізі
    • навчитеся створювати одномірні й багатовимірні масиви
    • набудете досвіду арифметичних операцій і фільтрації масивів
    • опануєте логічну фільтрацію та broadcasting для оптимізації обчислень
  • 06 заняття
    23.10.202518:30

    Основи Pandas для обробки даних

    • розглянете бібліотеку Pandas і зрозумієте, для чого вона потрібна в аналітиці
    • навчитеся створювати Series і DataFrame, імпортувати CSV/Excel
    • опануєте базову обробку даних: фільтрацію, сортування, агрегацію та обʼєднання таблиць
    • зрозумієте, як трансформувати дані з допомогою groupby(), map(), np.select()
  • 07 заняття
    28.10.202518:30

    Розумна обробка даних у Pandas: дати, ранги, сесії

    • навчитесь ефективно збирати дані з .loc[], .iloc[] у Pandas та працювати з індексацією в NumPy
    • дізнаєтеся, як обробляти часові дані з допомогою .dt, to_datetime()
    • розберете метод merge_asof() для приєднання за часом
    • застосуєте ковзні обчислення, ранжування та сесійну сегментацію для глибокого аналізу даних
  • 08 заняття
    30.10.202518:30

    Основи візуалізації з Matplotlib та Seaborn

    • дізнаєтеся про ключові принципи побудови графіків, розглянете графіки в Pandas, а також спеціальні бібліотеки для візуалізації: Matplotlib та Seaborn
    • навчитеся створювати різні типи візуалізацій: від простих лінійних і стовпчастих графіків та гістограми в Matplotlib до heatmap, boxplot, scatterplot у Seaborn
    • набудете навичок роботи зі стилями, кольорами й підписами, щоб графіки були інформативними та зрозумілими для аналітичних презентацій
  • 09 заняття
    04.11.202518:30

    Інтерактивна візуалізація з Plotly: дашборди й реальні кейси

    • зрозумієте, для чого потрібна інтерактивна візуалізація
    • розглянете бібліотеку Plotly
    • навчитеся створювати графіки за допомогою Plotly Express
    • розглянете базову структуру дашборда в Dash
    • навчитеся візуалізувати бізнес-дані ― створювати інтерактивні графіки для продажів, клієнтів, динаміки у вигляді інтерактивних елементів з базовим управлінням через layout і callback-функції
  • 10 заняття
    06.11.202518:30

    scikit-learn. Статистика в Python: гіпотези, кореляції, регресія

    • дізнаєтесь, як застосовувати описову статистику, перевірку гіпотез і кореляційний аналіз для оцінювання бізнес-даних
    • вивчите два підходи до моделювання: scikit-learn (для швидкого створення моделей) та statsmodels (для детального статистичного аналізу лінійної регресії)
    • навчитеся виявляти статистично значущі відмінності між групами даних і робити обґрунтовані висновки для ухвалення бізнес-рішень
  • 11 заняття
    11.11.202518:30

    Машинне навчання для аналітика: прогнози, моделі, кейси

    • з’ясуєте, як працює прогнозний аналіз і кросвалідація: інструменти, що допомагають перевіряти якість моделей і не вводити себе в оману
    • зможете будувати базові моделі машинного навчання: класифікаційні (наприклад, передбачення відтоку клієнтів) та регресійні (наприклад, прогноз виручки)
    • зрозумієте, коли та як обирати між класифікацією і регресією у бізнес-завданнях
    • дізнаєтесь, як оцінювати точність моделей за допомогою метрик MAE, R², accuracy
    • навчитеся інтерпретувати результати моделі та визначати ключові фактори, що впливають на поведінку клієнтів або фінансові показники
  • 12 заняття
    13.11.202518:30

    Вебскрапінг з BeautifulSoup

    • дізнаєтесь, як працюють HTTP-запити та DOM-структура
    • навчитеся завантажувати HTML-документи через requests
    • попрацюєте з BeautifulSoup для парсингу даних і витягування потрібних елементів
    • з’ясуєте, як зберегти дані у CSV для подальшого аналізу
  • 13 заняття
    18.11.202518:30

    Парсинг даних і робота з API: Scrapy, requests

    • дізнаєтесь, як працює фреймворк Scrapy: його структура, пайплайни та переваги для збору вебданих
    • зрозумієте, що таке API, як знаходити документацію та витягувати з нього потрібні дані
    • попрактикуєтесь у запитах до REST API за допомогою бібліотеки requests
    • порівняєте підходи: API vs скрапінг
  • 14 заняття
    20.11.202518:30

    Робота з базами даних: від SQLite до PostgreSQL

    • навчитеся працювати з базами даних, зберігати й обробляти великі обсяги даних
    • створите локальну базу даних в SQLite, зможете робити таблиці та виконувати CRUD-операції
    • опануєте SQLAlchemy для створення ORM-моделей, фільтрації та оновлення даних
    • зрозумієте, як під’єднуватися до PostgreSQL через psycopg2 та як завантажувати дані з SQL-запитів у Pandas і формувати звіти для аналітики й презентацій
  • 15 заняття
    25.11.202518:30

    Автоматизація збору та обробки даних

    • навчитеся писати скрипти для регулярного збору, очищення й трансформації даних
    • вивчите основи логування, обробки помилок, таймаутів
    • дізнаєтесь, як обробити JSON-відповідь з API, витягнути ключові показники та зберегти їх у CSV для подальшої обробки
    • автоматизуєте обробку помилок, логування та створення щоденного аналітичного звіту
    • дізнаєтесь, як працювати із хмарними сервісами (Google Drive, AWS S3)
  • 16 заняття
    27.11.202518:30

    Презентація фінальних проєктів

    • у фінальному проєкті ви оберете один із запропонованих реальних датасетів і пройдете повний цикл роботи з даними в Python: від завантаження й обробки до побудови візуалізацій та формування висновків
    • презентуєте власний проєкт лектору та колегам

Реєстрація

Підключайтеся до курсу, щоб вийти за межі таблиць, зведених вручну, і перейти на новий рівень аналізу даних.

 
 
 
Реєструючись, ви погоджуєтеся з умовами договору-оферти та політикою конфіденційності.

НАС ОБИРАЮТЬ ЗА:

01

ЗРУЧНИЙ ФОРМАТ

Процес навчання відбувається в зручному особистому кабінеті студента: розклад занять, live-трансляції, домашні завдання, корисні матеріали, рейтинг успішності, комунікація з лектором ― усе в одному місці.

02

ІНДИВІДУАЛЬНИЙ ФІДБЕК

Наші лектори залучені у процес навчання, вони дають зворотний звʼязок щодо кожного домашнього завдання ― це допомагає прокачувати скіли ефективніше.

03

ДОСТУП НАЗАВЖДИ

Відеозаписи занять і посилання на корисні матеріали залишаються у вашому доступі назавжди ― щоб у будь-який момент повернутися до складних тем.