Онлайн-курсы Python

Пришло время засучить рукава — мы лучше всего учимся на практике. Все наши курсы являются интерактивными, сочетающими короткие видеоролики с практическими упражнениями. Это подход к обучению DeepSkills.

Начинающим

Python для начинающих

В курсе вы узнаете о мощных способах хранения и управления данными, а также о полезных инструментах для обработки данных, которые помогут вам самостоятельно проводить анализ.

4 часа

Рустам Хамидуллин

CEO DeepSkills

Начинающим

Введение в Python для Data Science

В этом курсе вы ознакомитесь с языком программирования Python и его применении в Data Science.

4 часа

Виталий Кулиев

Машинное обучение \ Python

Продолжающим

Типы данных Python для Data Science

У вас есть базовые навыки программирования на Python для науки о данных, но вы жаждете большего? Тогда это курс для вас.

5 часов

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Продолжающим

Обработка данных с помощью pandas

Pandas – самая популярная в мире библиотека Python для обработки и анализа данных. Учимся выбирать, фильтровать и преобразовывать данные

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Продолжающим

Инструменты Python I

Курс об основных инструментах Python. Функции, аргументы, параметры, области видимости, лямбды.

3 часа

Анастасия Шафиева

Преподаватель по курсам компьютерные сети

Продолжающим

Инструменты Python II

Продолжаем изучать инструменты Python. Итераторы, генераторы списков.

3 часа

Дарья Козлова

Учитель математики и информатики

Экспертам

Пишем эффективный код на Python

В этом курсе вы узнаете, как использовать встроенные структуры данных, функции и модули Python для написания более чистого, быстрого и эффективного кода.

4 часа

Виталий Кулиев

Машинное обучение \ Python

Экспертам

Работа с датой и временем в Python

В рамках курса вы разберетесь как подсчитывать количество различных событий, определять временной интервал между событиями и отображать дату и время.

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Продолжающим

Регулярные выражения в Python

Вы узнаете, как разбивать и соединять, искать, заменять и сопоставлять строки с помощью регулярных выражений.

4 часа

Николай Свиридов

Web developer

Экспертам

Функции в Python

Вы узнаете как писать функции, контекстные менеджеры, декораторы.

4 часа

Дженнет Магомедова

Математик \ Программист \ Ментор

Продолжающим

Понятие веб-скрапинга в Python

Учимся извлекать нужные нам данные из интернета путём скрапинга и парсинга сайтов..

4 часа

Николай Свиридов

Web developer

Введение в Shell

Shell – основной инструмент для взаимодействия с операционной системой через командную строку.

5 часов

Дарья Иконникова

Full-stack разработчик

Экспертам

Основные принципы разработки ПО на Python

В этом курсе вы узнаете все о таких важных понятиях, как модульность, документация и автоматизированное тестирование, а также увидите, как они могут помочь вам решать задачи Data Science.

4 часа

Иван Алтов

Преподаватель

Экспертам

Разработка Python-пакетов

В этом курсе вы узнаете о структуре пакетов и дополнительных файлах, необходимых для превращения кода в удобные пакеты.

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Тестирование в Python

Этот курс обучает модульному тестированию на Python с использованием самого популярного фреймворка для тестирования – pytest.

4 часа

Иван Маторин

It-евангелист

Экспертам

ООП в Python

Вы научитесь использовать основные принципы объектно-ориентированное программирования для повторного использования и оптимизации вашего кода.

4 часа

Дарья Козлова

Учитель математики и информатики

Начинающим

Python для среднего уровня

Изучение Python имеет решающее значение для любого начинающего специалиста

5 часов

Анастасия Шафиева

Преподаватель по курсам компьютерные сети

Экспертам

Анализ данных в Python

В этом курсе представлены инструменты, необходимые для очистки и проверки данных, визуализации распределений и связей между переменными, а также для использования регрессионных моделей для прогнозирований и объяснений.

4 часа

Дарья Козлова

Учитель математики и информатики

Продолжающим

Визуализация данных в Seaborn. Введение

В этом курсе вы познакомитесь с Seaborn и научитесь представлять данные с помощью таких диаграмм, как диаграммы рассеяния, квадратные и столбчатые диаграммы.

4 часа

Иван Алтов

Преподаватель

Экспертам

Визуализация данных с помощью Matplotlib

В этом курсе вы узнаете как представить информацию в виде графиков и рисунков при помощи Matplotlib – мощной библиотеки визуализации данных на Python.

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Экспертам

Анализ данных с помощью pandas

В ходе этапов прохождения курса вы получите опыт по очистке неупорядоченных данных, созданию визуализаций, объединению и изменению датасетов, а также в обработке данных временных рядов.

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Продолжающим

Работа с базами данных в Python. Введение

В этом курсе вы изучите основы использования SQL в Python с помощью SQLAlchemy.

5 часов

Дарья Козлова

Учитель математики и информатики

Начинающим

Введение в SQL

Вы узнаете об структуре баз данных, основные термины, как начать анализ, используя простые команды SQL для выбора и суммирования столбцов из таблиц базы данных.

4 часа

Дарья Иконникова

Full-stack разработчик

Экспертам

Импорт данных с помощью pandas

Данный курс познакомит Вас с формами хранения данных и методами их получения.

4 часа

Анастасия Шафиева

Преподаватель по курсам компьютерные сети

Экспертам

Объединение данных в SQL

В этом курсе вы узнаете об объединении таблиц, освоите внутренние и внешние объединения.

4 часа

Дарья Иконникова

Full-stack разработчик

Экспертам

Объединение данных с помощью pandas

В этом курсе Вы научитесь необходимым навыкам по объединению данных в pandas.

4 часа

Иван Алтов

Преподаватель

Продолжающим

Импорт данных в Python. Введение

Данный курс расскажет вам о различных способах импорта данных в Python.

3 часа

Дарья Иконникова

Full-stack разработчик

Экспертам

Импорт данных в Python. Продвинутый уровень

В этом курсе вы расширите базу знаний. Научитесь импортировать данные из интернета и получать данные из интерфейсов прикладного программирования.

3 часа

Дарья Иконникова

Full-stack разработчик

Продолжающим

SQL и реляционные базы данных

В этом курсе вы получите опыт, работая с реальным набором данных, который использовался для расследования.

4 часа

Иван Алтов

Преподаватель

Экспертам

Визуализация данных в Seaborn. Продвинутый уровень

В этом курсе вы узнаете, как использовать сложные инструменты Seaborn для анализа множества наборов данных.

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Продолжающим

Очистка данных в Python

В этом курсе вы узнаете, как определять, диагностировать и исправлять различные проблемы очистки данных в Python, от простых до сложных.

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Экспертам

Машинное обучение без учителя

Вы узнаете, как обнаружить основные группы (или "кластеры") в наборе данных.

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Машинное обучение с учителем

Вы узнаете, как использовать Python для обучения с учителем, а также научитесь работать с прогностическими моделями на основе реальных данных.

4 часа

Екатерина Герц

Full-stack разработчик

Экспертам

Статистика 1

В нашем курсе вы начнете строить фундамент, необходимый вам для статистического мышления.

4 часа

Екатерина Герц

Full-stack разработчик

Экспертам

Статистика 2

В данном курсе вы расширите и отточите свой инструментарий хакерской статистики.

5 часов

Екатерина Герц

Full-stack разработчик

Экспертам

Кластерный анализ в Python

В этом курсе вы познакомитесь с одним из способов машинного обучения без учителя – кластеризацией с использованием библиотеки SciPy в Python.

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Экспертам

ML с использованием древовидных моделей в Python

В этом курсе вы узнаете, как использовать Python для обучения деревьев решений, изучите модели на основе деревьев с помощью удобной библиотеки машинного обучения Scikit-learn.

5 часов

Екатерина Герц

Full-stack разработчик

Экспертам

ML на практике: исследование Бюджета школы

В этом курсе вы начнете с построения базовой модели, которая представляет собой простой подход "первого прохода".

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Qa Autotests Gui

2 часа

Виталий Кулиев

Машинное обучение \ Python

Python для начинающих

12 часов

Рустам Хамидуллин

CEO DeepSkills

Продолжающим

Введение в концепцию финансов на языке Python

Понимание основных принципов финансов.....

4 часа

Анастасия Шафиева

Преподаватель по курсам компьютерные сети

Управление данными временных рядов в Python

В этом курсе вы изучите основы работы с данными временного ряда.

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Финансовые данные в Python

Если вы хотите применить свои навыки Data Science для работы с реальными финансовыми данными, то этот курс даст вам несколько очень полезных инструментов.

5 часов

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Продолжающим

Портфельный анализ с помощью Python

Вы когда-нибудь задавались вопросом, является ли инвестиционный фонд хорошим вложением?

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Python для финансистов. Средний уровень

Вы финансовый аналитик или просто ищете более простой способ управления своим портфелем акций?

4 часа

Анастасия Шафиева

Преподаватель по курсам компьютерные сети

Введение в управление рисками инвестиционного портфеля

Этот курс научит вас оценивать основные риски инвестиционного портфеля.

4 часа

Залина Озова

Преподаватель математики и информатики

Количественное управление рисками в Python

Вы узнаете, как использовать Python для расчета и снижения подверженности риску.

0 часов

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

GARCH-модели в Python

Волатильность – важное понятие в финансах, поэтому чаще всего выбирают GARCH-модели для прогнозирования изменений дисперсии, особенно при работе с временными рядами.

0 часов

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Анализ маркетинговых кампаний с помощью pandas

Одной из сложнейших задач при изучении технических навыков в области дата-сайенс является понимание того, как можно применить их в реальной работе

0 часов

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Продолжающим

Моделирование кредитных рисков в Python

Если вы когда-либо подавали заявку на получение кредитной карты или займа, вы знаете, что финансовые компании проверяют информацию о ваших данных, прежде чем принять решение. Это связано с тем, что выдача кредита может иметь серьезные финансовые последствия для бизнеса. Но как компании принимают решения?

0 часов

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Анализ рыночной корзины в Python

Что общего у рекомендаций товаров Ozon и предложений фильмов на платформе Okko? И то, и другое основано на анализе рыночной корзины. Это мощное средство для преобразования огромного объема клиентских операций и данных в элементарные правила предложений и рекомендаций.

5 часов

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Машинное обучение в маркетинге с помощью Python

Развитие машинного обучения и применение статистических методов изменили маркетинг. На этом курсе вы познакомитесь с базовыми инструментами, которые сможете применить для улучшения маркетинговой стратегии вашей компании.

5 часов

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Сегментация потребителей в Python

Наиболее успешными компаниями на сегодняшний день являются те, которые достаточно хорошо знают своих потребителей, чтобы прогнозировать их потребности. Аналитики данных играют ключевую роль в раскрытии этих подробных сведений и сегментации потребителей, чтобы более эффективно предоставлять им услуги.

5 часов

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Анализ данных социальных сетей в Python

Twitter ежедневно обрабатывает сотни миллионов сообщений, в которых люди по всему миру обсуждают спорт, политику, бизнес и развлечения. Можно получить доступ к тысячам сообщений за считанные минуты.

4 часа

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Продолжающим

Клиентская аналитика и A/B тестирование в Python

Самые успешные компании на сегодняшний день знающие своих клиентов настолько хорошо, что могут предвидеть их потребности. Клиентская аналитика и, в частности, A/B-тестирование являются важнейшей частью использования количественных показателей для принятия бизнес-решений, приносящих прибыль.

5 часов

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Начинающим

Маркетинговая аналитика. Прогноз оттока клиентов в Python

Отток – это ситуация, когда клиент перестает вести бизнес или прекращает отношения с компанией.

4 часа

Михаил Омельченко

Программист \ Team Lead \ Ментор

Добро пожаловать на нашу образовательную платформу, где мы предлагаем курсы по Python для начинающих и опытных специалистов! Независимо от вашего уровня подготовки, у нас есть подходящие программы, которые помогут вам получить новые знания и достичь новых высот в программировании.

Часто задаваемые вопросы

Какие основные особенности языка Python?

Основные особенности Python включают простоту синтаксиса, читаемость кода, мощные встроенные структуры данных, автоматическое управление памятью и богатую экосистему библиотек.

Какой редактор кода рекомендуется использовать для написания программ на Python?

Наши преподаватели рекомендуют несколько популярных редакторов кода для Python: PyCharm, Visual Studio Code, Sublime Text и Atom. Выбор редактора зависит от ваших предпочтений и потребностей. Кстати, для упражнений по выбранным вами курсам не нужен дополнительный софт – всё обучение ведётся на платформе, в том числе практические занятия.

Как начать программировать на Python с нуля?

Хороший способ начать программирование на Python – изучение основных концепций языка, таких как переменные, условные операторы, циклы и функции. В подборке курсов «Новичкам» вы найдете множество материалов для последовательного и удобного освоения языка Пайтон в формате микрообучения.

Какие библиотеки Python рекомендуется изучить для разработки веб-приложений?

Для разработки веб-приложений на Python рекомендуется изучить библиотеки Flask и Django. Flask – это микрофреймворк, который позволяет создавать простые и гибкие веб-приложения. Django – это полноценный фреймворк, который предоставляет множество инструментов для разработки масштабируемых и безопасных веб-приложений.

Как использовать Python для анализа данных?

Python предлагает множество библиотек, таких как NumPy, Pandas и Matplotlib, которые обеспечивают функциональность для анализа и визуализации данных. Изучение этих библиотек на курсах от Deepskills позволит вам проводить сложные операции с данными, отвечать на вопросы и делать выводы на основе анализа.