kod kursu: A213
Od surowych danych po mapy i inne wizualizacje

Nauka zaawansowanej analizy danych w Pythonie

Im bardziej złożone analizy prowadzisz, tym częściej widzisz, że używane narzędzia nie są wystarczające:

  • standardowe wykresy nie oddają złożoności danych
  • wyniki trudno przełożyć na konkretne wnioski
  • zależności między wieloma zmiennymi trudno wychwycić
  • dane przestrzenne wymagają specjalnych narzędzi
  • przygotowanie danych pochłania zbyt wiele czasu
  • dane czasowe i sezonowość gubią się w prostych wykresach

Na tym etapie nie potrzebujesz kolejnego wykresu. Potrzebujesz analiz, które odpowiadają na Twoje pytania.

Osoba programująca
Dwa dni i złożone dane przestają być wyzwaniem

Czas trwania i cena zaawansowanego kursu analizy danych w Pythonie

2 dni - 16 godzin zegarowych
2 238,60 zł brutto (1 820,00 zł netto)

Co obejmuje szkolenie:

  • autorskie materiały - dostępne również po kursie
  • zbiory danych z prawdziwych projektów
  • ponad 100 ćwiczeń praktycznych
  • skonfigurowane środowisko pracy
  • imienny certyfikat

Zyskujesz biegłość w wydobywaniu wartości ze złożonych danych.

Kameralne grupy, konkretne terminy - wybierz swój

Terminy kursu analizy danych w Pythonie dla zaawansowanych

Każdy termin to ten sam, dopracowany program i kameralna grupa, w której swobodnie rozwijasz zaawansowane umiejętności pracy z danymi.

Sprawdź dostępne daty i wybierz tę, która najlepiej wpisuje się w Twój harmonogram.

Konkretny plan, skuteczny rozwój kompetencji

Program zaawansowanego kursu analizy danych w Pythonie

Nauczysz się prowadzić pełną analizę danych - od surowego zbioru po gotową wizualizację. Dowiesz się, jak:

  • przygotować i oczyścić dane
  • zbadać zależności między zmiennymi
  • tworzyć czytelne wykresy
  • pracować z danymi wielowymiarowymi
  • wizualizować dane geograficzne
  • budować interaktywne mapy

Od liczb po wizualizacje - masz pełną kontrolę nad każdym etapem analizy.

Osoba programująca

Część 1

  1. Narzędzia do analizy danych
    • Aplikacja Spyder
    • Notatnik Jupyter Notebook i język Markdown
    • Obsługa notatników Jupyter w Visual Studio Code
  2. Pobieranie danych z różnych źródeł do biblioteki Pandas
  3. Eksploracja i przygotowanie danych do analizy
    • Przygotowanie obiektu Dataframe
    • Analiza typów danych
    • Uzupełnienie braków w danych
    • Rozszerzanie zbioru o nowe kolumny
    • Wyznaczenie podstawowych statystyk i korelacji zmiennych
    • Wyświetlenie rozkładu zmiennych
  4. Wizualizacja danych w bibliotece Matplotlib
  5. Wizualizacja danych w bibliotece Seaborn
    • Tworzenie wykresów statycznych np. wykresy punktowe, pudełkowe
    • Wizualizacja rozkładów danych - histogramy, wykresy gęstości, wykres dystrybucji
    • Analiza relacji między zmiennymi - wykresy punktowe, mapa ciepła, Pair plot
    • Wizualizacja danych kategorycznych - wykresy z podziałem na kategorie, Swarm plot
    • Wizualizacja danych czasowych - analiza trendów i sezonowości
    • Modyfikowanie stylu wykresu

Część 2

  1. Wykorzystanie biblioteki NumPy w analizie
    • Generowanie danych losowych – tworzenie danych testowych i symulacji
    • Metody przetwarzania danych wielowymiarowych np. dane geograficzne, dźwięk, obrazy
    • Przetwarzanie danych czasowych
  2. Analiza i wizualizacja danych geograficznych w bibliotece Geopandas
  3. Wykresy statystyczne w Seaborn
  4. Interaktywne wizualizacje w Plotly Express
    • Ładowanie danych geoprzestrzennych
    • Analiza przestrzenna - mapy tematyczne, wykresy rozkładu geograficznego, wykresy punktowe na mapach
    • Tworzenie interaktywnych map - dodawanie znaczników, stylowanie map
    • Eksport map do różnych formatów, takich jak PNG czy SVG
Doświadczenie zamiast slajdów z definicjami

Trenerzy prowadzący zaawansowany kurs z analizy

Nie zostawiamy Cię z teorią. Dzielimy się sprawdzonymi rozwiązaniami, odpowiadamy na pytania i pokazujemy, jak radzić sobie z problemami, które pojawiają się w analizie danych.

Liczy się Twoja samodzielność po kursie - swobodna i pewna praca z danymi.

szkolenie z programowania
Rafał Lelusz
szkolenie z programowania
Piotr Kubiata
szkolenie z programowania
Paula Gajewska
Efekty, które zostają na lata

Opinie o kursie zaawansowanej analizy w Pythonie

5/5
na podstawie 4 opinie

Dobry kurs poznaje się po efektach, nie po obietnicach.

Po jego zakończeniu zostają wartościowe umiejętności, działające projekty i pewność, że poradzisz sobie z danymi samodzielnie.

Nie musisz wierzyć nam na słowo — przeczytaj, co o kursie mówią osoby, które już go ukończyły i wykorzystują zdobytą wiedzę w pracy.

Tomasz Mierzyński

Kurs zawierał ciekawe projekty analityczne. Bardzo sympatyczny i dobrze przygotowany trener. Duża dawka ćwiczeń.

Wojciech Krawiec

Materiał przedstawiamy rzeczowo. Dobrze dobrane tematy. Podziękowania dla Rafała prowadzącego szkolenie.

Adam Borowski

Od początku do końca sympatycznie i profesjonalnie. Wartościowy kurs i profesjonalne wsparcie.

Bartosz Rosoch

Trener bardzo dobrze przygotowany do szkolenia z dużą wiedzą teoretyczną i praktyczną. Bardzo dużo przykładów i ćwiczeń praktycznych. W trakcie części z ćwiczeniami można było samodzielnie rozwiązywać ćwiczenia co było super przydatne.

Osoba programująca
Sukces zaczyna się od dobrego startu

Jak się przygotować do szkolenia?

Zanim rozpoczniesz kurs Analiza danych w Pythonie poziom zaawansowany, upewnij się, że znasz podstawą składnię języka Python.

Dzięki temu łatwiej zrozumiesz zaawansowane koncepcje.

Polecamy:

Jeśli nie masz pewności, które szkolenie będzie dla Ciebie najlepsze, skontaktuj się z nami. Chętnie pomożemy.

Postaw na poszukiwane umiejętności

Pytania i odpowiedzi na temat zaawasowanego kursu z analizy

Czy kurs kończy się certyfikatem?

Tak, każdy kurs kończy się certyfikatem potwierdzającym jego ukończenie.

Jak duże są grupy szkoleniowe?

Kursy prowadzimy w grupach do 10 osób.

Jakie są kroki do zapisania się na kurs?

Aby zapisać się na kurs, wystarczy wypełnić formularz rejestracyjny dostępny na stronie internetowej lub skontaktować się z nami mailowo. Po przesłaniu formularza lub wiadomości otrzymasz potwierdzenie rejestracji oraz dalsze informacje dotyczące kursu.

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. Na bieżąco możesz zadawać trenerowi pytania.

Czy kurs ma postać warsztatu?

Tak, zajęcia prowadzimy w formie warsztatowej. W trakcie zajęć masz możliwość eksperymentowania z kodem, testowania różnych podejść i uczenia się przez praktykę. Jest to przystępny sposób prowadzenia zajęć, który ułatwia zapamiętanie materiału ze szkolenia.

Czy przed kursem muszę się nauczyć podstaw Pythona?

Tak, szkolenie przeznaczone jest dla osób, które znają podstawy programowania w Pythonie. W trakcie kursu używamy komend języka Python, więc przed kursem należy poznać jego podstawową składnię.

Czy dostępne są kursy stacjonarne?

Tak, obecnie realizujemy szkolenia zarówno w formie online jak i stacjonarnej. Forma kursu zależy od tego, czy zbierze się grupa.

Czy Python jest nadal najpopularniejszym językiem programowania?

Tak, Python pozostaje nadal jednym z najpopularniejszych języków programowania. Dzieje się tak m.in. dlatego, że posiada on bardzo dużą ilość dodatkowych bibliotek, które umożliwiają automatyzację zadań, analizę danych, tworzenie stron internetowych.

Czy dla kursantów wystawiane są certyfikaty po angielsku?

Standardowo certyfikaty wystawiamy w języku polskim. Na życzenie wystawimy certyfikat w innym języku. Dodatkowy certyfikat nie jest związany z żadnymi opłatami.

Czy program szkoleniowy można rozszerzać na bieżąco np. o model obiektowy Pythona?

W trakcie kursu skupiamy się głównie na analizie danych. Obiekty języka programowania Python przedstawiamy na kursie Python poziom zaawansowany. Jeśli jednak w trakcie szkolenia z analizy zadasz pytanie na temat obiektów, trener opowie Ci krótko o tym zagadnieniu.

Buduj profil, który przyciąga pracodawców

Rozwijaj umiejętności na kolejnych kursach

Zdobyta wiedza to dopiero początek Twojej drogi. Zobacz nasze pozostałe kursy i rozwijaj umiejętności w kolejnych obszarach - od analizy danych po nowe technologie.

Każdy kurs to nowe wyzwania, praktyczne projekty i kompetencje, które otworzą przed Tobą jeszcze więcej możliwości.

Card image

Kurs Python uczenie maszynowe - modele predykcyjne

Regresja liniowa i logistyczna, klasyfikacja, drzewa decyzyjne

Poznaj szczegółyarrow
Card image

Kurs Python sieci neuronowe w TensorFlow i Keras - CNN, RNN

Sztuczny neuron, TensorFlow, Keras, ANN, CNN, RNN, modele

Poznaj szczegółyarrow
Card image

Kurs Python sieci neuronowe w PyTorch - CNN, RNN, NLP

Sztuczny neuron, PyTorch, ANN, CNN, RNN, modele

Poznaj szczegółyarrow
Card image

Kurs Git  Github od podstaw - kontrola wersji kodu

Repozytorium Git, zarządzanie kodem, środowisko GitHub

Poznaj szczegółyarrow
Card image

Kurs Git i GitLab od podstaw - zarządzanie wersjami kodu

Repozytorium Git, zarządzanie kodem, środowisko GitLab

Poznaj szczegółyarrow