Преподаватель Python для Big Data в HackerU

дек. 17, 2019·
Денис Трофимов
Денис Трофимов
· 2 мин чтения
projects

Достижения

  • Преподавал курс по Python для анализа больших данных в HackerU: Провел полный цикл обучения для студентов, специализирующихся на кибербезопасности и анализе данных. Курс длился 20 недель и включал как теоретические лекции, так и практические занятия в классе.

  • Разработал программу курса на 20 недель: Создал структурированную учебную программу с нуля, охватывающую ключевые аспекты анализа больших данных — от основ NumPy и Pandas до интеграции с Google BigQuery и веб-скрейпинга. Программа включала 40+ часов лекций, практических заданий и домашних работ.

  • Назначал и проверял домашние задания: Разработал и проверил более 15 практических заданий, включая анализ телеком-данных, обработку регулярных выражений, создание веб-парсеров и работу с базами данных. Обеспечил индивидуальную обратную связь для каждого студента, что привело к успешному освоению материала 95% группы.

О курсе Python для анализа больших данных

Курс акцентирует внимание на практических навыках анализа данных на Python с упором на NumPy, визуализацию, регулярные выражения, базы данных и интеграцию с BigQuery — идеальная основа для работы инженера данных!

Вот список тем, охваченных в курсе Python для анализа больших данных:

  • Основы NumPy
    • Основы массивов NumPy
    • Упражнения и операции NumPy
  • Визуализация данных
    • Seaborn для исследовательского анализа данных
    • Аналитика футбола с Seaborn
    • Анализ данных о качестве воздуха в Лондоне (london_merged.csv)
  • Анализ оттока клиентов телекома
    • Исследовательский анализ данных (EDA) оттока клиентов телекома
    • Визуализация данных и выводы
  • Регулярные выражения (Regex)
    • Основы regex в Python
    • Анализ спам-корпуса
    • Домашние задания по regex
  • Веб-скрейпинг и парсинг
    • Реализация веб-парсера
    • Анализ данных парсера Leroy Merlin (розничные данные России)
  • Интеграция с базами данных
    • SQLite с Pandas и Seaborn
    • Подключение к API базы данных (hackeru-database-db-api.ipynb)
    • Учебник по Google BigQuery
  • Контроль версий
    • Практические упражнения по Git
  • Скриптинг на Python
    • Скрипты обработки цитат (quites1.py через quites6.py)
  • Инструменты больших данных
    • Введение в Google BigQuery для анализа больших объемов данных
Преподавание Анализ Данных Большие Данные Исследовательский Анализ Данных (EDA) Визуализация Данных Веб-Скрейпинг Аналитика Телекома Отток Клиентов Обработка Регулярных Выражений Интеграция С Базами Данных Python Backend NumPy Pandas Seaborn Matplotlib SQLite Google BigQuery Регулярные Выражения Git Jupyter Notebook Requests BeautifulSoup
Денис Трофимов
Авторы
Денис Трофимов (он)
Архитектор ПО, Архитектор данных

Архитектор ПО, Архитектор данных

Опытный разработчик ПО с опытом работы в стартапах, банках и отраслях вроде космоса и железных дорог.

  • Инженер Go, Python, C++, C с 2006 года.
  • Последние 3 года: инженерия платформ, создание внутренних порталов разработчиков (IDP) и сдвиг организаций влево в DevOps.
  • Проектировал и строил автономные и клиент-серверные приложения с базами Oracle DB, PostgreSQL и MySQL.
  • Разрабатывал CRM-системы, веб-автоматизированную обработку заказов и симуляции для эксплуатации железнодорожного подвижного состава.