<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 
<rss version="2.0"
  xmlns:itunes="http://www.itunes.com/dtds/podcast-1.0.dtd"
  xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">

<channel>

<title>Slavlotski: заметки с тегом Программирование</title>
<link>https://slavlotski.com/tags/programmirovanie/</link>
<description>Меня зовут Влад и я Data Engineer. В свободное от работы время люблю писать электронную музыку, играть в видеоигры</description>
<author></author>
<language>ru</language>
<generator>Aegea 11.2 (v4116)</generator>

<itunes:subtitle>Меня зовут Влад и я Data Engineer. В свободное от работы время люблю писать электронную музыку, играть в видеоигры</itunes:subtitle>
<itunes:image href="" />
<itunes:explicit></itunes:explicit>

<item>
<title>Python for Data Analysis Course</title>
<guid isPermaLink="false">8</guid>
<link>https://slavlotski.com/all/python-for-data-analysis-course/</link>
<pubDate>Tue, 24 Oct 2023 17:45:02 +0500</pubDate>
<author></author>
<comments>https://slavlotski.com/all/python-for-data-analysis-course/</comments>
<description>
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://slavlotski.com/pictures/python-for-data-analysis-course.png" width="1200" height="600" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;На днях презентовал внутри своей компании тренажер/курс по Python для анализа данных. Если вы когда-нибудь хотели начать программировать на Python или вам надоел Excel, и вы хотите попробовать что-то поинтереснее для аналитики или визуализации, то рекомендую начать с данного &lt;a href="https://github.com/slavlotski/Python-for-Data-Analysis-Course"&gt;тренажера&lt;/a&gt;.&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://slavlotski.com/pictures/qr-code-python-analysis-course-2.png" width="250" height="250" alt="" /&gt;
&lt;div class="e2-text-caption"&gt;QR-Code на Github репо с тренажером&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;h3&gt;Для кого данный тренажер?&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;Тренажер отлично подойдет для:&lt;br /&gt;
— бизнес-экспертов, работающих с табличными данными&lt;br /&gt;
— дата-аналитиков&lt;br /&gt;
— людей, кто никогда не программировал на Python&lt;/p&gt;
&lt;h3&gt;Формат обучения&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;— Онлайн&lt;br /&gt;
— В своем темпе без каких-либо дедлайнов&lt;br /&gt;
— В среднем тренажер займет от 2 до 4 недель&lt;/p&gt;
&lt;h3&gt;Что нужно для тренажера?&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;— Доступ в Интернет&lt;br /&gt;
— Браузер Google Chrome (рекомендация)&lt;br /&gt;
— Аккаунт Google&lt;/p&gt;
&lt;h3&gt;Содержание тренажера&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;Тренажер состоит из 3-ех больших блоков, написанных на &lt;a href="https://jupyter.org"&gt;Jupyter Notebook&lt;/a&gt;:&lt;/p&gt;
&lt;ol start="1"&gt;
&lt;li&gt;Введение в Python&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Основы Numpy и Pandas&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Визуализация данных&lt;/li&gt;
&lt;/ol&gt;
&lt;h3&gt;После прохождения тренажера вы будете уметь:&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;— Писать и читать простые программы на Python&lt;br /&gt;
— Загружать excel, csv в Jupyter,  манипулировать данными с помощью библиотек pandas, numpy&lt;br /&gt;
— Визуализировать данные с помощью библиотек matplotlib и seaborn&lt;br /&gt;
— Сможете использовать Jupyter Notebook в своей повседневной работе&lt;/p&gt;
&lt;h3&gt;Обратная связь и помощь&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;В случае если вы хотите поделиться обратной связью, указать на ошибки, опечатки или у вас возник вопрос по теме тренажера, то можете связаться со мной &lt;a href="https://t.me/Slavlotski"&gt;здесь&lt;/a&gt;.&lt;/p&gt;
</description>
</item>


</channel>
</rss>