Лучшие курсы по Data Science в Нижнем Новгороде

Освойте асинхронное и метапрограммирование, изучите аннотацию типов, профилирование и напишите собственное приложение на FastAPI.

Улучшите свои навыки Python, чтобы совершить быстрый рост вашего грейда до уровня middle.

Чему вы научитесь?

• Блок 1: Углубленная работа с декораторами
• Блок 2: Сложные простые типы
• Блок 3: Функциональное программирование в Python и его минусы
• Блок 4: Генераторы и итераторы
• Блок 5: Знакомство с асинхронной работой (asyncio)
• Блок 6: Классы изнутри
• Блок 7: Работа с ссылками, внимание к памяти
• Блок 8: Аннотации типов. Системы контроля зависимостей. Интроспекция
• Блок 9: Тестирование
• Блок 10: Очереди задач
• Блок 11: Профилирование
• Блок 12: Ускорение обработки задач
• Блок 13: Низкий уровенm
• Блок 14: Работа с базой данных через SQLAlchemy
• Блок 15: Веб-разработка на FastAPI

Освойте с нуля язык программирования Python и подготовьте уверенную базу для обучения на курсе Data Science.

Что даст вам курс;

• Знания Python с самого нуля. Познакомитесь с основами одного из самых популярных языков программирования, даже если ничего не знали о нём ранее.
• Представление о работе Data Scientist. Узнаете особенности программирования в области Data Science и поймете, чем занимаются специалисты этой профессии.
• Полезные контакты. Заведете первые знакомства в IT-сфере и получите доступ в закрытые чаты, где можно обмениваться опытом и задавать вопросы.
• Готовность к поступлению в Эльбрус Буткемп. Пройдете все темы, необходимые для успешного прохождения технического интервью.

Курс для руководителей, продактов и менеджеров.

Вас научат управлять бизнесом, командами и процессами на основе данных.

Чему вы научитесь:

• Критически оценивать задачи: декомпозировать работу и оценивать реалистичность проектов
• Разбираться в структуре данных и строить пирамиду метрик
• Выбирать аналитические инструменты, исходя из задач (excel, python, BI)
• Балансировать между предыдущим опытом и опорой на данные через фреймворки приритизации
• Использовать данные для обоснования своих решений бизнесу
• Управлять проектом через контрольные точки или финальный трекинг
• Масштабировать проекты или бизнес с уверенностью в результате