Python для анализа [больших] данных

🐍 Python для анализа [больших] данных ❗️ последний поток 2026 года Знакомая картина: анализ в Jupyter готов, график красивый, выводы есть. Данные выгружены руками, окружение "у меня на машине", отладка через print. Задачу вы решили — а повторить её завтра, на свежих данных, на другом сервере или вместе с коллегой уже не получается. Py4BDA — курс про анализ данных на Python с фундаментом, которого обычно не хватает самоучкам: базой по Computer Science и привычкой делать вычисления воспроизводимыми. Почему мы так упираем на окружение и консоль — отвечали ученику . Кому подойдёт — аналитикам, которым тесно в выгрузках и хочется задач посложнее; — разработчикам, которые идут в данные; — Data Scientists, у которых 90% времени уходит на сбор и предобработку данных; — дата-инженерам, которым нужно закрыть пробелы в CS: Big-O, структуры данных — те самые, что спрашивают на собеседованиях. Что внутри : 10 недель, 10 модулей, каждую неделю — практический мини-проект с моментальной проверкой на Grader. Четыре блока — ровно по целям курса: 1 Анализ данных: pandas и SQL — выгрузить, склеить, сгруппировать, проверить и показать результат (join, group by, window; SQL и для аналитики, и из кода: connection, cursor, transaction) 2 Python глазами разработчика: ООП, pythonic код, PEP-8, генераторы — чтобы ваш код понимали коллеги-разработчики 3 Консоль и воспроизводимость: Linux, ssh + IDE, bash, regexp, git, тесты и GitHub Actions, Docker — чтобы анализ запускался не только у вас 4 Алгоритмы и структуры данных: Big-O, бинарный поиск, quicksort, хэш-таблицы, графы, bfs/dfs — то, что чаще всего спрашивают на собеседованиях, и база, чтобы прокачивать это дальше самостоятельно 🧑‍🏫 Преподают практики из Amazon AWS, Яндекса, eBay, Nebius AI и Next Step Fusion: Алексей Драль , Илья Бойцов , Александр Климов и Евгений Адищев . Py4BDA — одна из составляющей нашей специализации AIE: посмотрите, какие pet-проекты её слушатели собрали по задаче Евгения Адищева. В нашем гайде по Data-профессиям этот курс стоит на ступени Grade 2 — "типовая задача в данных решается от начала до конца": выгрузка, обработка, проверка, результат. Это фундамент, с которого аналитик растёт в Data Science, Data Engineering или разработку — с ним следующий грейд берётся за месяцы, а не за годы проб и ошибок. Формат: онлайн, раз в неделю по 3 часа, с видеозаписями; на обучение закладывайте 8–12 часов в неделю. Можно взять курс целиком, по частям или записаться только на интересующие модули — за деталями обращайтесь к менеджерам. Успешно прошедшим курс — удостоверение о повышении квалификации государственного образца, есть налоговый вычет. Учите команду? Для групп — индивидуальные условия: b2b@bigdatateam.org. 🗓 Старт обучения — 12 октября , уже в понедельник 🔥 Это последний запуск в этом году: следующий поток только в 2027-м. 🧑‍🎓 Отзывы выпускников 👉 Подробная программа и регистрация 💬 Остались вопросы? Пишите в WA или TG . BigData Team : the way you learn best AI Agents | Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data #BigDataTeam #study #Py4BDA #python #announce