Kurs Analiza danych w Pythonie od podstaw
Lekko podana wiedza z analizy danychPonad 150 prostych i zrozumiałych ćwiczeń99% terminów on-line gwarantowanych
Kurs Analiza danych w Pythonie od podstaw umożliwi Ci wejście na 3 dni w rolę eksperta Data Scientist.
Na szkoleniu poznasz biblioteki języka Python do analizy i wizualizacji danych –NumPy, Pandas i Matplotlib.
Zrealizujesz praktyczne projekty, w trakcie których poznasz cały proces analityczny – od wczytania danych do ich zrozumienia, weryfikacji, wyczyszczenia i analizy.
Zapisz się na kurs
i wejdź na 3 dni w rolę analityka.
Jest to idealne szkolenie, aby rozpocząć naukę analizy. Na szkoleniu nie będziemy przerabiać matematycznych podstaw modeli ani zagłębiać się w zagadnienia statystyczne.
Cały proces analityczny poznasz korzystając z gotowych bibliotek języka Python.
Ponad 150 ćwiczeń
2 120,00 zł netto (2 607,60 zł brutto)
3 dni nauki od 9:00 do 17:00
Kurs zaczynamy od przedstawienia narzędzi do analizy danych popularnych na rynku pracy. Następnie przechodzimy do praktycznych projektów, na podstawie których nauczysz się analizy danych z wykorzystaniem języka Python.
Analiza danych w Pythonie – poznaj podstawy Data Science w praktycznych projektach
Analiza danych, sztuczna inteligencja i obszar business intelligence cieszą się obecnie ogromnym zainteresowaniem. Jeśli nie widzisz już wolnych miejsc lub odpowiedniego terminu, skontaktuj się z nami.
Robimy co w naszej mocy, aby dla każdego znaleźć odpowiednie szkolenie w dogodnym terminie.
Program szkolenia oparty o projekty biznesowe
Szkolenie z analizy danych z użyciem języka Python jest doskonałą okazją do zdobycia umiejętności, które są bardzo poszukiwane w dzisiejszym świecie biznesu.
Nasz program szkoleniowy oparty jest o praktyczne projekty. Dzięki nim wykorzystasz poznane techniki na prawdziwych zbiorach danych.
W trakcie kursu poznasz kilka ważnych technologii wykorzystywanych w obszarze Data Science.
Biblioteki Pandas, NumPy, Matplotlib i inne technologie.
Zobacz program kursu.
Część 1
Środowisko do pracy z danymi
- Prezentacja środowiska Anaconda
- Aplikacja Spyder
- Notatnik Jupyter Notebook
- Prezentacja języka Markdown w Jupyter Notebook
- Tworzenie i zapisywanie nowego notatnika
- Prezentacja środowiska Visual Studio Code
- Przypomnienie podstawowych instrukcji języka Python
- Zmienne
- Instrukcje warunkowe
- Pętle
- Listy, krotki, słowniki i zbiory
Część 2
Podstawy biblioteki Pandas
- Zastosowanie biblioteki Pandas
- Wczytanie danych z pliku .csv, Excel i z bazy danych do ramki
- Operacje na obiekcie DataFrame i Series (kolumna)
- Pobieranie wybranych danych z ramki
- Konwertowanie typów danych
- Wybieranie określonych wierszy i kolumn
- Używanie indeksów do wybierania danych
- Filtrowanie wierszy
- Dodawanie, usuwanie i modyfikowanie wierszy
- Dodawanie i usuwanie kolumn
- Sortowanie danych
- Wykonywanie agregacji np. obliczanie sumy, średniej
- Łączenie i dzielenie obiektów Series
Część 3
Eksploracja danych przy użyciu biblioteki Pandas
- Wczytanie pliku Excel lub .csv z danymi do ramki Pandas
- Wyświetlenie podstawowych informacji o ramce danych np. typy danych, brakujące wartości
- Wygenerowanie statystyk opisowych np. średnia, odchylenie, min, max dla każdej kolumny w ramce
- Wykrycie i uzupełnienie braków danych
- Wykrycie niespójności w danych np. wartości odstające
- Usunięcie pustych kolumn i wierszy
- Wybranie wierszy i kolumn potrzebnych do analizy
- Obliczenie korelacji i statystyki rozkładu
- Utworzenie histogramów dla kolumn numerycznych
- Przeprowadzenie analiz na zbiorze
- Prezentacja danych na wykresie za pomocą biblioteki Pandas
Część 4
- Import danych ze stron internetowych
- Import danych przy użyciu biblioteki Pandas
- Import przy użyciu biblioteki Requests
- Ekstrakcja danych ze strony za pomocą biblioteki Beautifulsoup
- Podstawy biblioteki Matplotlib
- Wykresy liniowe, punktowe i słupkowe
- Histogramy
- Mapa termiczna (ang. Heatmap)
- Konfiguracja wykresów
- Podstawy biblioteki Plotly i Seaborn
- Projekt 1- Analiza danych Ruch statków w porcie Gdynia
- Projekt 2- Analiza danych Dobowe odczyty temperatury
- Projekt 3- Analiza inflacji i wzrostu wynagrodzeń
- Projekt 4- Analiza i wizualizacja zmian cen akcji
Część 5
Podstawy biblioteki NumPy
- Zastosowanie biblioteki NumPy
- Korzystanie z funkcji biblioteki NumPy
- Tworzenie tablic – skalary, wektory, macierze i tensory
- Typy danych tablicy NumPy i konwersja typów
- Zmiana kształtu tablicy
- Łączenie i dzielenie tablic
- Przeszukiwanie tablic przy użyciu indeksu lub po zawartości tablicy
- Filtrowanie i sortowanie tablic
- Wykonywanie operacji matematycznych i logicznych
- Obliczanie statystyk i agregacji
- Generowanie liczb pseudolosowych do szacowania prawdopodobieństwa
- Tworzenie kopii tablic – płytkie i głębokie kopiowanie tablic
- Projekt 5 – Przetwarzanie zdjęć w tablicy NumPy
- Projekt 6 – Przetwarzanie dźwięku w tablicy NumPy
Język Python w analizie danych – szkolenia online i stacjonarne z certyfikatem
Dzięki bogatemu zapleczu gotowych bibliotek Python jest jednym z najpopularniejszych języków do analizy danych.
Biblioteki Pandas i NumPy stanowią fundament narzędzi do analizy danych w języku Python, umożliwiając szybkie przetwarzanie dużych ilości danych.
Umiejętność programowania w Pythonie powinna ułatwić Ci rozpoczęcie kariery w branży IT, gdyż jest on powszechnie stosowany przez wiele firm.
Sprawdź, czego się nauczysz realizując nasz program szkoleniowy
- naukę rozpoczniesz od utworzenia nowego notatnika w Jupyter Notebook i zapisania go na dysku
- następnie za pomocą języka Markdown napiszesz i uruchomisz w notatniku kod programu oraz zrobisz notatki
- w celu porównania różnych narzędzi utworzysz również projekt w programie Visual Studio Code i PyCharm
- rozwiążesz kilkanaście ćwiczeń używając funkcji biblioteki NumPy dzięki czemu szybko i w przystępny sposób zapoznasz się z tablicami NumPy
- na podstawie prostego zestawu danych nauczysz się łączyć i dzielić tablice oraz je przeszukiwać
- zobaczysz, w jaki sposób robić obliczenia i agregacje w tablicach
- zaimportujesz do tablicy obraz, zmienisz jego wielkość i kolor oraz zapiszesz zmiany na dysku
- zaimportujesz do tablicy pliki dźwiękowe .wav, skrócisz je i połączysz w jeden plik
- dowiesz się, w jakich sytuacjach używać tablic NumPy, a w jakich ramek Pandas
- używając biblioteki Pandas nauczysz się importowania danych z różnych źródeł, takich jak pliki CSV, program Microsoft Excel, bazy danych SQLite
- używając funkcji wybierzesz określone wiersze i kolumny z ramki oraz przefiltrujesz i posortujesz dane
- zobaczysz jakie są różnice w przetwarzaniu danych językiem SQL i biblioteką Pandas
- poznasz obszar analizy eksploracyjnej – zobaczysz, w jaki sposób sprawdzić dane oraz odnaleźć w nich błędy, brakujące wartości i wartości odstające
- zobaczysz, w jaki sposób obliczać korelacje i statystyki rozkładu
- nauczysz się tworzyć wykresy, histogramy i mapy za pomocą bibliotek Pandas, Matplotlib, Plotly i Seaborn
- zobaczysz, w jaki sposób przy użyciu bibliotek Pandas, Requests i Beautifulsoup pobierać dane ze stron www
- samodzielnie pobierzesz i przeanalizujesz dane dotyczące statków, temperatury, wynagrodzeń i cen akcji – dzięki zrealizowaniu kilku projektów świetnie zrozumiesz i dobrze zapamiętasz prezentowane w trakcie kursu funkcje bibliotek NumPy i Pandas
Numpy, Pandas Jupyter Notebook – kursy z analizy na najwyższym poziomie
Każdy nasz kursant w trakcie trwania szkolenia ma dostęp do nowoczesnych narzędzi i technologii edukacyjnych, co wspomaga efektywną naukę i pozwala na zdobycie aktualnych umiejętności potrzebnych na rynku pracy.
Przez cały czas trwania kursu masz stały kontakt z trenerem i możesz na bieżąco zadawać pytania.
Przed zakończeniem każdego bloku ćwiczeń trener upewnia się, że wszyscy zrozumieli omawiamy materiał.
Przedstawiamy materiał w taki sposób, aby każdy nadążył i zrozumiał omawiane zagadnienia.
Dobrze wykorzystasz czas na naszym szkoleniu!
Każdy z trenerów posiada duże doświadczenie w programowaniu i prowadzeniu zajęć
Nasi trenerzy posiadają wieloletnie doświadczenie w obszarze programowania. Są nie tylko ekspertami w swoich dziedzinach, ale także pasjonatami, którzy potrafią skutecznie przekazywać wiedzę i motywować uczestników do nauki.
Najlepsi trenerzy będą Cię uczyć analizy danych za pomocą języka Python
Nasze kursy prowadzą ludzie, którym bardzo zależy, aby szkolenie przebiegało w miłej atmosferze i było wartościowe dla uczestników.
Potrzeby uczestników kursu stawiamy na pierwszym miejscu. Dlatego każdy trener stara się zapewnić wszystkim odpowiednie warunki do pracy i zachęca grupę do samodzielnego i kreatywnego rozwiązywania zadań programistycznych.
Trenerzy prowadzący szkolenia są od lat mocno zaangażowani w obszar IT. Lubią dzielić się wiedzą i opowiadać o programowaniu. Przedstawią materiał w taki sposób, że bez problemu go zrozumiesz.
W trakcie kursu otrzymasz dużą dawkę wiedzy oraz komfortowe warunki pracy i wsparcie ze strony trenera.
Opinie Uczestników o szkoleniu
Kurs Analiza danych w Pythonie od podstaw
Poniżej znajdziesz informacje na temat opinii dotyczących szkolenia Analiza danych w Pythonie od podstaw. Opinie zbieramy w ankietach i za zgodą Uczestników publikujemy na naszej stronie.
Małgorzata Żylińska
Kurs był bardzo dobry. Powtórzenie na początku było bardzo przydatne. Szczególnie przydały mi się zadania z Pandas. Dobrze, że były przykłady całych projektów analitycznych i można było zrozumieć całą koncepcję. Z rzeczy negatywnych - może przydałyby się przerwy po 15 a nie po 10 minut.
Eliza Olszewska
Trener bardzo pomocny i cierpliwy. Program kursu ciekawie dobrany - i ci bardziej zaawansowani i ci mniej mieli cały czas coś do roboty. Dużo ćwiczeń ciekawie uporządkowanych. Dziękuję. Podobało mi się.
Dawid Guzowski
Super ułożony materiał od przygotowania danych do ich analizy. Dzięki temu mogłem dobrze zrozumieć jak od A do Z przeprowadzić cały projekt analityczny. Przyda mi się bardzo to, że trener pokazał jak z różnych źródeł robić importy. Bardzo dobry trener. Kurs bardzo udany.
Ihor Kolbun
Na pewno bym się zgodził na kontynuacje kursu, ponieważ materiał był bardzo dobrze tłumaczony przez trenera Rafała oraz wszyscy mieli możliwość samodzielnie wykonywać.
Bartek
Materiały przygotowane pod kurs są bardzo dobre, przejrzyste i pomocne. Przedstawiają wiele zrozumiale opisanych zagadnień, funkcji i opisów działania. Bardzo dużo zadań, wraz z rozwiązaniami. Kurs był prowadzony świetnie. Prowadzący to złoty człowiek - bardzo miły, wyrozumiały. W czasie kursu wszystkie tematy były skrupulatnie omówione, na każde pytanie została udzielona odpowiedź. System rozwiązywania zadań - czyli każdy po kolei robił kilka przykładów świetnie się sprawdzał, można było się dużo nauczyć od siebie nawzajem - szczególnie, kiedy na tym poziomie nie jesteśmy biegli w programie i każdy ma trudności z czymś innym. Dzięki temu można było poznać rozwiązania i alternatywne metody dla danych przypadków. Był to jeden z lepszych kursów w jakich brałem udział, a zdobyta wiedza nie pójdzie na marne. Serdecznie polecam.
Cezary Wilczek
Wydaje mi się że dużo więcej wyniósł bym ze szkolenia jeżeli miałbym kiedyś wcześniej doczynienia z pythonem natomiast mimo uczestniczenia w zajęciach bez podstaw Rafał zrobił nam super wprowadzenie i dzięki temu byłem w stanie gonić grupę która była trochę bardziej zaawansowana. Gdyby wprowadzić wymóg aby nie mogły uczestniczyć osoby totalnie początkujące wydaje mi się że szkolenie było by bardziej efektywne natomiast cieszy mnie fakt że wziąłem w nim udział i poznałem podstawy które mam nadzieję w przyszłości będę mógł wykorzystać do własnego użytku.
Paulina Burska
Szkolenie było super. Tempo było bardzo szybkie ale dostaliśmy wszystkie niezbędne narzędzia aby móc pracować dalej i uczyć się samodzielnie co uważam za wielki plus
Robert Biedrzycki
Idealny kurs dla osób, które interesują się bardziej analizą danych w Pythonie niż samym Pythonem. Rafał Lelusz jest świetnym trenerem. Zrobił doskonałe wprowadzenie do Pythona pokazując tylko te rzeczy które były potrzebne do analizowania. Reszta kursu przeznaczona była wyłącznie na analizę. Mogliśmy używać różnych narzędzi zależnie od upodobań. Dzięki temu że każdy udostępniał ekran mogliśmy zobaczyć na żywo różne narzędzia w akcji. Ekstremalnie dużo ćwiczeń. Część zrobiliśmy na kursie, a część można samemu rozwiązać w domu. Do ćwiczeń są rozwiązania dzięki czemu można będzie się samemu uczyć.
Mariusz Michałek
Bardzo ciekawe większe przykłady do przenalizowania w ramach projektów i mnóstwo mniejszych ćwiczeń. Kurs rzeczywiście praktyczny. Prowadzący znalazł świetny sposób na angażowanie wszystkich w część praktyczną. Brawo! Część teoretyczna też nie była nudna gdyż były na niej prezentowane przykłady. Nie było jako takiego wykładu. Podczas teorii prowadzący pokazywał co i jak działa.
Wizualizacja danych w formie wykresów, raporty, uczenie maszynowe – kontynuuj naukę z nami
Znajomość podstaw programowania w języku Python stanowi solidny fundament do rozwijania się w wielu dziedzinach, takich jak analiza danych, tworzenie aplikacji webowych, czy sztuczna inteligencja.
Polecamy kolejne kursy z języka programowania Python lub inne szkolenia, których zakres może być dla Ciebie wartościowy.
Kurs GIT i GitHub od podstaw
45 ćwiczeń praktycznych
Gwarancja 100% terminów on-line
1 dzień – 790,00 zł netto
Na szkoleniu przećwiczysz większość funkcjonalności programu GIT, TortoiseGIT oraz platformy GitHub. Nauczysz się tworzenia repozytoriów, dodawania i usuwania zmian oraz rozwiązywania konfliktów.
Nauczysz się udostępniać swój kod oraz wprowadzać zmiany w kodzie stworzonym przez inne osoby.
Kurs SQL Server poziom podstawowy
120 ćwiczeń praktycznych
Gwarancja 100% terminów on-line
2 dni – 990,00 zł netto
Na tym kursie zaczynamy przygodę z SQL od podstaw. Prezentujemy relacyjne bazy danych oraz składnię języka MS SQL. Poznasz zapytania, dzięki którym samodzielnie odczytasz dane z bazy.
Nauczysz się grupować dane i tworzyć podsumowania, łączyć tabele i wyniki zapytań oraz robić modyfikacje w bazie.
Kurs Python uczenie maszynowe
110 ćwiczeń praktycznych
Gwarancja 99% terminów on-line
3 dni – 2 350 zł netto
Na kursie dowiesz się, w jaki sposób przygotować dane do analizy używając bibliotek NumPy i Pandas. Przygotujesz modele predykcyjne, na podstawie których przećwiczysz algorytmy klasyfikacji i regresji.
Zobaczysz, w jaki sposób dobierać cechy do analizy, aby uzyskiwać lepsze wyniki przewidywania.
Kurs Python sieci neuronowe
95 ćwiczeń praktycznych
Gwarancja 99% terminów on-line
3 dni – 2 450 zł netto
Kurs przygotuje Cię do tworzenia modeli predykcyjnych w oparciu o sieci neuronowe w bibliotekach Keras i Tensorflow. Dowiesz się, na czym polega uczenie głębokie oraz, w jaki sposób działa sieć neuronowa.
Stworzysz modele używając sieci ANN, CNN oraz RNN i nauczysz się oceniać ich efektywność.
Kurs Python poziom zaawansowany
115 ćwiczeń praktycznych
Gwarancja 99% terminów on-line
2 dni – 1 280 zł netto
Na kursie dowiesz się, jak używać Pythona do obsługi programu MS Excel. Zobaczysz jak pobierać dane ze stron www, tworzyć pakiety i moduły oraz budować złożone programy.
Wykorzystasz w programach funkcje, pętle i instrukcje warunkowe oraz zobaczysz, jak tworzyć klasy i gdzie warto ich używać.
Kurs Python poziom średnio-zaawansowany
75 ćwiczeń praktycznych
Gwarancja 99% terminów on-line
2 dni – 1 180 zł netto
Zakres szkolenia obejmuje nie tylko pisanie kodu, ale także testowanie programu i obsługę narzędzi programistycznych IDLE, Visual Studio Code, Spyder.
Dowiesz się, w jaki sposób przetwarzać duże ilości danych, pobierać dane z Internetu, tworzyć własne funkcje oraz obsługiwać pliki i foldery.
Wsparcie po kursie
Po szkoleniu masz możliwość korzystania z bezpłatnych konsultacji. Indywidualne konsultacje z programowania w Pythonie to sesje z trenerem, na których możesz omawiać np. tematy z kursu, które nie są dla Ciebie w pełni zrozumiałe.
W trakcie spotkania trener pomoże Ci w rozwiązaniu problemów z Twoim kodem i udzieli odpowiedzi na pytania.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące kursu z analizy danych w Pythonie
Analiza danych Python - dla kogo jest szkolenie?
Szkolenie z analizy danych w Pythonie od podstaw jest idealne dla osób, które rozpoczynają swoją przygodę z analizą danych i chcą szybko zdobyć praktyczne umiejętności. W trakcie kursu skupiamy się na narzędziach takich jak Spyder i Jupyter Notebook oraz na bibliotekach języka Python Numpy, Pandas i Matlpotlib.
Jak przygotować się do kursu?
Aby wziąć udział w szkoleniu zapoznaj się z podstawową składnią języka Python. Potrzebujesz poznać jedynie zagadnienia takie jak zmienne, pętle i instrukcje warunkowe. Nie musisz poznawać funkcji.
Czy otrzymam certyfikat ukończenia szkolenia i jaką ma on formę?
Po ukończeniu szkolenia otrzymujesz certyfikat mailem w formacie .pdf z podpisem trenera. Dodatkowo, na życzenie, możemy wysłać do Ciebie certyfikat w formie papierowej.
Ile osób uczestniczy w kursie?
Na kurs może być zapisanych maksymalnie 15 osób. Zwykle w grupie jest ok. 5-7 osób.
Jak mogę zapisać się na kurs?
Na kurs możesz zapisać się poprzez formularz na naszej stronie www. Dla ułatwienia możesz również zgłosić udział mailem lub telefonicznie. Po otrzymaniu Twojej wiadomości, skontaktujemy się z Tobą i przekażemy wszystkie informacje dotyczące kursu.
Jak przebiega kurs?
Kurs trwa 24 godziny zegarowe i podzielony jest na bloki. Zaczynamy od bloku teoretycznego, w trakcie którego trener prezentuje materiał. Po bloku teoretycznym następuje część praktyczna, w trakcie której uczestnicy samodzielnie rozwiązują ćwiczenia. W trakcie ćwiczeń trener pomaga w rozwiązywaniu zadań, jeśli jest taka potrzeba. Każdy blok teoretyczny trwa ok. 30-60 minut, a blok praktyczny ok. 60 - 90 minut. W trakcie kursu są trzy przerwy po 10 minut i jedna godzinna przerwa na obiad.
Jak wygląda uczestnictwo w kursie online?
Kurs on-line wygląda podobnie jak kurs stacjonarny. Różnica jest tylko taka, że nie jesteś fizycznie w sali. Otrzymujesz od nas link do szkolenia w MS Teams i łączysz się za jego pomocą. W trakcie części teoretycznej widzisz ekran trenera, który omawia materiał. W trakcie części praktycznej rozwiązujesz ćwiczenia u siebie na komputerze i jednocześnie możesz spojrzeć na rozwiązania osoby, która udostępnia ekran wykonując zadania.Na bieżąco możesz zadawać trenerowi pytania przez mikrofon lub na czacie.