Kurs Analiza danych w Pythonie od podstaw
Lekko podana wiedza z analizy danychPonad 150 wartościowych ćwiczeń99% terminów on-line gwarantowanych
Kurs wprowadzi Cię w podstawy Data Science, zapewniając Ci praktyczne umiejętności w zakresie przetwarzania i analizy danych przy użyciu Pythona.
Opanujesz techniki tworzenia wizualizacji danych, które wspierają podejmowanie trafnych decyzji opartych na analizach.
Przeanalizujesz dane krok po kroku – od ich pozyskania, przez czyszczenie, aż po wyciąganie wniosków i przedstawienie wyników w formie łatwej do interpretacji.
Zapisz się na kurs
i naucz się pracy z danymi
Kurs stworzyliśmy z myślą o osobach, które chcą rozpocząć swoją przygodę z analizą danych. Skupimy się na ćwiczeniach i praktycznych umiejętnościach, bez zagłębiania się w skomplikowane zagadnienia matematyczne czy statystyczne.
Nauczysz się efektywnie i prawidłowo przeprowadzać analizę danych, korzystając z popularnych bibliotek Pythona.
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 prezentacji narzędzi do analizy danych – Jupyter Notebook, Spyder, Visual Studio Code. W kolejnym kroku przechodzimy do praktycznych projektów, w których zastosujesz język Python do rozwiązywania problemów analitycznych.
Podstawy Data Science w Pythonie – nauka przez realizację praktycznych projektów
Kurs pomoże Ci zrozumieć, w jaki sposób wykorzystać dane do podejmowania lepszych decyzji biznesowych.
Zaletą szkolenia jest jego warsztatowy charakter. Zamiast skupiać się na skomplikowanej teorii, koncentrujemy się na praktycznych ćwiczeniach. Dzięki temu szybko nauczysz się, jak przeprowadzać analizę danych krok po kroku i zdobędziesz umiejętności, które przydadzą Ci się w wielu branżach na rynku pracy.
Program szkolenia zbudowany w oparciu o realne wyzwania biznesowe w analizie
Każdy projekt opracowaliśmy w taki sposób, aby można było zastosować zdobytą wiedzę do różnych branż, takich jak e-commerce, finanse czy zdrowie.
Rozwiązywanie zadań w trakcie kursu umożliwi Ci szybkie wdrożenie nabytych umiejętności w praktyce. Zobaczysz, w jaki sposób analityka wpływa na decyzje biznesowe oraz rozwój firm.
Pracując nad projektami biznesowymi możesz zbudować swoje portfolio, które będzie świetnym atutem w trakcie poszukiwania pracy.
Zapoznaj się ze szczegółowym programem kursu z analizy i wizualizacji danych
Część 1
Przygotowanie środowiska analitycznego
- 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
Podstawowe informacje na temat 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
- Pobieranie danych za pomocą 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
- 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
Kursy z Pythona w analizie danych – zajęcia online lub stacjonarne
Nasze kursy z programowania w Pythonie oraz z analizy i przetwarzania danych są dostępne zarówno dla początkujących, jak i dla osób, które chcą pogłębić swoją wiedzę w tej dziedzinie.
Bez względu na to, czy dopiero zaczynasz swoją przygodę z językiem Python, czy chcesz rozwijać swoje umiejętności w analizie danych, na szkoleniu zdobędziesz ogromną ilość wiedzy.
Sprawdź, jakie umiejętności pozwoli Ci zdobyć nasze szkolenie
- 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
- poznasz podstawy języka Python – znajomość podstaw programowania w języku Python jest niezbędna, aby poradzić sobie na kursie Python analiza danych. Dlatego część szkolenia przeznaczamy na powtórzenie informacji o podstawowych strukturach Pythona
- 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 i Matplotlib
- 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
- dowiesz się do czego służy biblioteka Seaborn i w jakich sytuacjach sprawdzi się ona lepiej niż inne biblioteki graficzne związane z analizą danych
- zobaczysz w jaki sposób firmy wykorzystują algorytmy machine learning do podejmowania strategicznych decyzji biznesowych
- dowiesz się na czym polega zawód analityka danych i jakie doświadczenie w analizie danych jest potrzebne, aby zacząć szukać pierwszej pracy
- nauczysz się przetwarzania dużych zbiorów danych z użyciem języka Python
Skuteczna analiza danych w Pythonie z Numpy, Pandas i Jupyter Notebook
W trakcie kursu korzystasz z aktualnych narzędzi i technologii, które wspierają efektywną naukę i przygotowują do wyzwań rynku pracy.
Przez cały czas masz bezpośredni kontakt z trenerem, co umożliwia szybkie wyjaśnienie wątpliwości i szczegółowe omówienie trudniejszych tematów.
Dzięki dobrze przemyślanemu programowi każdy etap kursu jest jasny, a trener regularnie sprawdza, czy wszystkie zagadnienia są właściwie zrozumiane przez uczestników.
Nauka analizy danych Python – szkolenia online i stacjonarne
Nasi trenerzy są ekspertami w programowaniu oraz doświadczonymi nauczycielami
Dbamy o to, aby Uczestnicy zrozumieli przedstawiany materiał i zakończyli każdą część kursu z solidnym zrozumieniem kluczowych zagadnień.
Nasi trenerzy to specjaliści, którzy doskonale znają praktyczne aspekty programowania i potrafią je efektywnie przekazać uczestnikom.
Dzięki doświadczeniu zdobytemu zarówno w pracy zawodowej, jak i w nauczaniu, pomogą Ci skutecznie przyswoić wiedzę oraz przejść przez ćwiczenia z ich pełnym zrozumieniem.
Kursy programowania Python u świetnych programistów
Nasi trenerzy to doświadczeni specjaliści, którzy łączą praktyczną wiedzę z bogatym doświadczeniem w prowadzeniu zajęć.
Dzięki ich podejściu kursy są nie tylko merytoryczne ale także angażujące. Stawiamy na naukę przez działanie umożliwiając szybkie przyswajanie nowych umiejętności.
Kursy zostały zaprojektowane w taki sposób, aby możliwe było natychmiastowe zastosowanie w praktyce zdobytej wiedzy.
Trenerzy solidnie wyjaśnią Ci kluczowe zagadnienia oraz pokażą jak je wykorzystać w konkretnych przykładach.
Doświadczenia naszych kursantów ze szkolenia
Analiza danych w Pythonie od podstaw
Nasi kursanci cenią kurs za dużą ilość realistycznych zadań oraz profesjonalne i sympatyczne podejście trenerów. Przeczytaj opinie na temat szkolenia.
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.
Kolejne kroki po ukończeniu kursu Analiza danych w Pythonie od podstaw
Po ukończeniu kursu warto kontynuować rozwój w obszarze analizy danych i Data Science.
Polecamy nasze zaawansowane szkolenia, które pozwalają na pogłębienie wiedzy i umiejętności w obszarach takich jak analiza dużych zbiorów danych, sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe.
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.
Dalszy rozwój z nami po ukończeniu kursu
Po ukończeniu kursu masz możliwość dalszego rozwoju dzięki naszej ofercie konsultacji, które są dostępne bez dodatkowych opłat.
Jest to idealna okazja, aby zgłębić bardziej zaawansowane tematy, pracować nad własnymi projektami lub wyjaśnić z trenerem konkretne trudności, na które natrafisz po szkoleniu.
Dzięki stałemu dostępowi do konsultacji możesz na bieżąco doskonalić swoje umiejętności.
Odpowiedzi na najczęściej pojawiające się pytania odnośnie kursu z analizy danych
Czy kurs Python – analiza danych pomoże mi w codziennej pracy?
Szkolenie będzie dla Ciebie przydatne w codziennej pracy, jeśli chcesz pracować jako np. analityk danych i zajmować się przetwarzaniem informacji oraz ich analizą.
Co zrobić przed rozpoczęciem kursu?
Przed rozpoczęciem kursu możesz zapoznać się z podstawową składnią języka Python. Nie jest to jednak konieczne, gdyż w trakcie szkolenia z analizy robimy krótki wstęp do Pythona.
Czy kurs potwierdzony jest certyfikatem?
Tak, po ukończeniu kursu analizy danych w Pythonie otrzymasz certyfikat, który potwierdza ukończenie szkolenia. Certyfikat jest dostępny dla wszystkich uczestników, którzy ukończą kurs i wykonają zadania praktyczne.
Jak duże są grupy na kursie z języka Python?
Każda grupa liczy maksymalnie 15 osób. Przeważnie jednak grupy są 5-osobowe.