https://habr.com/ru/company/mailru/blog/504522/

• Блог компании Mail.ru Group
• Python
• Big Data
• Учебный процесс в IT

Продолжаем нашу подборку интересных материалов (1, 2, 3, 4, 5). На этот раз предлагаем послушать курс о введении в анализ данных и новый выпуск ток-шоу для айтишников «Oh, my code» с Павлом Dzirtik Щербининым.

Введение в анализ данных, Техносфера, 2019

Цель курса — познакомить слушателей с анализом данных, основными инструментами, задачами и методами, с которыми сталкивается исследователь данных в работе.

Программа лекций:

• Введение в Python. Введение в курс. Что такое анализ данных. Какие бывают специалисты по анализу данных. Почему Python выбирают для анализа данных и как его изучать с этой целью. Базовые основы программирования на Python: форматирование кода, операторы, циклы, переменные, модель данных, списки, словари, работа с файлами и т.д.
• Библиотека NumPy. За что не любят Python и любят С++? Для чего нужна NumPy. Создание и размерность массивов. Поэлементные операции над массивами: унарные, матричные и т. д. Индексация в одномерных и многомерных массивах. Сокращённая индексация. Генерирование случайных чисел. Сортировка. Объединение массивов. Подсчёт расстояний между точками. 
• Библиотека PANDAS. Для чего нужна библиотека. Анализ данных с помощью PANDAS. Объекты Series, DataFrame. Импорт и экспорт данных, доступ к ним. Тип данных «категория». Методы merge, join и concatenate. 
• Визуализация данных. API библиотеки matplotlib. Конфигурация matplotlib. Визуализация с помощью PANDAS. Одномерные и двумерные данные. Визуализация с помощью Seaborn. 
• Углубленный Python. Часть 1. Что такое функция. Именование функций. Распаковка аргументов. Аргументы по ссылке или значению? Область видимости. В Python всё является объектами. Аргументы по умолчанию. Анонимные функции. Функции map, filter, reduce, zip. Декораторы. Механизм итерации. Генераторы. Выражения-генераторы. Как конвертировать циклы в генераторы. Генераторы с условиями, с множественными циклами. Генерирование других объектов (не списков). Функции-генераторы. Генераторы ~ корутины. Модуль itertools: chain, islice, tee, cycle, groupby.
• Углубленный Python. Часть 2. Классы. Атрибуты. Методы. Инкапсуляция (приватность). Атрибуты классов. Вычислимые атрибуты классов. __slots__. Магические методы. Декораторы классов. Наследование. Перегрузка функций. Абстрактные классы. Множественное наследование. Как работает super? Исключения. Assert. Менеджер контекста. Модуль collections. Counter. Namedtuple. 
• Временные ряды. Что такое временной ряд. Компоненты временного ряда. Предсказания по временному ряду. Валидация для временного ряда. Эконометрический подход. Модель ARIMA. Линейные модели. 
• Введение в SQL. Виды баз данных. Язык SQL. CREATE TABLE. INSERT. UPDATE. DELETE. SELECT. Предикаты SQL. Агрегаты. Выбор из нескольких источников. 

Ссылки на видеозаписи.

Вместе с этим курсом рекомендуем изучить: 

• Курс «Data Mining»;
• Курс «Углубленное программирование на C/С++»;
• Курс «Алгоритмы и структуры данных».

Психотерапия в IT

Какова вероятность, что после того, как вы впервые обратитесь к терапевту, решите поменять свою жизнь — от личной до профессиональной? Почти стопроцентная. Будем говорить о выгорании, кризисах и выходах из них, психологических аспектах работы в команде, осознанности и психологическом здоровье айтишника; и чем вообще клиент из IT отличается от любого другого?

Анастасия akpsyh Калашникова — IТ-психолог, основатель проекта PSYvIT и автор канала @psyvit по психологии в IТ — будет разбирать реальные кейсы в прямом эфире ток-шоу для айтишников «Oh, my code».