Naucz się analizować dane w Pythonie

Szkolenie Python Anaconda analiza danych

Niezawodne metody dydaktyczneKilkadziesiąt zadań praktycznych Doskonały wstęp do uczenia maszynowego

Kurs, który przeglądasz to wstęp do ekscytującego świata analizy danych.

Na szkoleniu poznasz biblioteki języka Python Numpy, Pandas i Matplotlib i zostaniesz solidnie przygotowany do kursu z uczenia maszynowego.

Zapisz się na nasz kurs i otwórz przed sobą możliwości poznania obszaru Data Science.

Szkolenie Python poziom średnio-zaawansowany
Szkolenie Python poziom średnio-zaawansowany
codi
Perfekcyjne szkolenie warte każdej ceny

Przyjdź do nas i przekonaj się, że programowanie to umiejętności, które można zdobyć.

24 godziny zegarowe nauki
2 120,00 zł netto (2 607,60 zł brutto)
Małe grupy do 7 osób

Gwarantujemy, że zaciekawimy Cię materiałem i dasz sobie radę z rozwiązaniem zadań i zrozumieniem materiału, który przedstawiamy.

Wybierz termin szkolenia

Python przetwarzanie i analiza danych

Jeśli spodobał Ci się nasz kurs, ale nie masz możliwości zapisania się w proponowanych przez nas terminach, skontaktuj się z nami mailem lub telefonicznie. Zawsze staramy się znaleźć jakieś rozwiązanie, które umożliwi Ci naukę w naszej firmie.

Aby zobaczyć dostępną liczbę miejsc wybierz lokalizację i termin szkolenia.

Lokalizacja i termin
x
Zarezerwuj ilość miejsc
Program kursu Python przetwarzanie i analiza danych

Program szkolenia skoncentrowany na istotnych informacjach

Wiemy, że skorzystasz z przekazywanych przez nas informacji tylko wtedy, gdy je zrozumiesz i zapamiętasz. Dlatego program naszych kursów nie jest przeładowany zbędnymi szczegółami. Przekazujemy Ci tylko tę wiedzę, której naprawdę potrzebujesz i robimy to w atrakcyjny sposób.

zaawansowany system szkolenia
dekoratory, dziedziczenie klas

Część 1

  1. Biblioteka NumPy
    • Typy danych (int, string, date i inne)
    • Funkcje matematyczne i wektoryzacja
    • Funkcje statystyczne
    • Slicing, tablice wielowymiarowe
    • Dopasowanie wymiarów (broadcasting)
    • Fancy indexing
    • Filtrowanie tablic
    • Zmiana wymiarów (reshape)
    • Wektory, macierze i inne tablice
    • Funkcja array()
    • Reprezentacja tablic
    • Typ przechowywanych elementów
    • Tworzenie tablic specjalnego rodzaju
    • Łączenie tablic
    • Indeksowanie wektorów i macierzy
    • Indeksowanie tablic N-wymiarowych
    • Wyszukiwanie indeksów elementów spełniających zadane kryteria

Część 2

  1. Biblioteka Pandas
    • Odczyt danych z różnych źródeł (CSV, SQL)
    • Zapis danych
    • Obiekty pd.DataFrame i pd.Series
    • Wybieranie kolumn
    • Filtrowanie wierszy, podzbiory danych
    • Aktualizowanie danych, dodawanie kolumn
    • Grupowanie i sortowanie danych
    • Łączenie zbiorów przez indeks
    • Rysowanie wykresów z danych Pandas
  2. Agregacja danych
  3. Tworzenie ramek danych
    • Konstruktor klasy DataFrame
    • Importowanie ramek danych z plików i innych źródeł
    • Odczytywanie podstawowych informacji o ramkach danych
  4. Obiekty typu Series (zmienne)
    • Tworzenie i reprezentacja zmiennych
    • Zmienne typu data i czas
    • Zmienne jakościowe i porządkowe
  5. Obiekty typu Index (etykiety)
  6. Etykietowanie wierszy i kolumn
  7. Etykiety hierarchiczne
  8. Indeksowanie zmiennych i ramek danych
  9. Podsumowania ramek danych i zmiennych
  10. Sortowanie ramek danych
  11. Zmiana kształtu ramek danych
  12. Obserwacje brakujące None, NaN

Część 3

  1. Biblioteka Matplotlib
  2. Wykresy
    • Wykres liniowy z tablicy NumPy
    • Włączenie kilku wykresów
    • Dodanie podziałek, opisów, legendy
    • Wykresy x-y
    • Użycie kolorów
    • Wykresy 3D
    • Wykres słupkowy, scatter
    • Obrazy bitmapowe – obróbka i wizualizacja
  3. Rysowanie podstawowych obiektów
    • Łamane
    • Punkty i różne symbole
    • Wielokąty
    • Adnotacje tekstowe
  4. Parametry graficzne
    • Kreślenie punktów i odcinków
    • Określanie barw
    • Napisy formatujące
    • Ustawienia osi
    • Prezentacja wielu obiektów na jednym wykresie
    • Graficzna prezentacja danych
    • Dane jakościowe – prezentacja i wykresy
    • Dane ilościowe – prezentacja i wykresy
    • Funkcje dwuwymiarowe – prezentacja i wykresy

Część 4

  1. Biblioteka Matplotlib – parametry graficzne
    • Kreślenie punktów i odcinków
    • Określanie barw
    • Napisy formatujące
    • Ustawienia osi
    • Prezentacja wielu obiektów na jednym wykresie
    • Graficzna prezentacja danych
    • Dane jakościowe – prezentacja i wykresy
    • Dane ilościowe – prezentacja i wykresy
    • Funkcje dwuwymiarowe – prezentacja i wykresy
Szkolenie Python przetwarzanie i analiza danych

Twoje umiejętności po szkoleniu

Znajomość języka Python to nie tylko możliwość pisania programów do automatyzacji pracy. Python przeniesie Cię w ciekawy świat analizy danych i uczenia maszynowego.

Znając ten język i mając dane będziesz potrafił przeprowadzić interesujące analizy np. spróbować przewidzieć ceny mieszkań, zanieczyszczenie powietrza, zachowania zakupowe klientów.

biblioteka danych z kursu
termin szkolenia
  • poznasz środowisko programistyczne Spyder – nauczysz się uruchamiać w nim fragmenty programów, pojedyncze linie kodu oraz większe bloki instrukcji
  • nauczysz się perfekcyjnie posługiwać środowiskiem Jupyter Notebook – tworzyć i udostępniać dokumenty zawierające „żywy” kod, równania, wizualizacje i tekst narracyjny.
  • poznasz bibliotekę NumPy i nauczysz się za jej pomocą wydajnie przetwarzać duże zbiory danych, wykonywać na nich operacje np. robić wyliczenia i wizualizować przetworzone dane
  • poznasz bibliotekę Pandas, za pomocą której będziesz mógł zastąpić Pythonem programowanie w arkuszu kalkulacyjnym i tabele w bazie SQL
  • będziesz potrafił przetwarzać i modyfikować dane w bibliotece Pandas np. wyczyścić dane, uzupełnić brakujące wartości, zrobić brakujące wyliczenia np. policzyć wiek klienta, wartość dokonanych przez niego zakupów
  • zobaczysz jaka jest różnica w przetwarzaniu danych za pomocą języka Python w bibliotece Pandas oraz za pomocą języka SQL w relacyjnych bazach danych
  • nauczysz się łączyć w bibliotece Pandas dane z różnych źródeł np. z baz danych, plików Excel, plików tekstowych
  • będziesz potrafił przetworzyć bezpośrednio w bibliotece Pandas dane od A do Z – zaimportować je, wyczyścić, zrobić potrzebne wyliczenia i na koniec przedstawić graficznie w postaci wykresów
  • poznasz bibliotekę Matplotlib i nauczysz się generować za jej pomocą statyczne rysunki w jakości odpowiedniej do publikacji naukowych
  • dowiesz się, w jaki sposób wykorzystać zdobytą wiedzę do tworzenia modeli predykcyjnych w języku Python
Zobacz, jak Uczestnicy nas oceniają

Kursy polecane przez naszych Studentów

Dbamy o to, aby nasze szkolenia spełniały oczekiwania Uczestników.

Uczymy w małych grupach do 7 osób. Dzięki temu masz przez całe szkolenie bezpośredni kontakt z trenerem i możesz na bieżąco zadawać pytania.

Przed zakończeniem każdego bloku ćwiczeń trener upewnia się, czy każdy zrozumiał omawiane zagadnienia.

U nas przećwiczysz i zrozumiesz materiał szkoleniowy.

Zobacz opinie

szkolenie
najlepszy kurs
Najlepsi trenerzy na rynku
Najlepsi trenerzy na rynku
Korzystaj z wiedzy i doświadczenia praktyków

Najlepszy na rynku trener opiekunem Twojego szkolenia

Nasi trenerzy to certyfikowani profesjonaliści. Są w pełni wykwalifikowani i posiadają wieloletnie doświadczenie w prowadzeniu zajęć z programowania. Stosują świetnie przemyślane i sprawdzone metody nauczania, aby ułatwić Ci zrozumienie zagadnień technicznych.

Na zajęciach prowadzonych przez Rafała nie będziesz się nudził. W miłej atmosferze, lekko i z humorem zostaniesz przeprowadzony przez skomplikowane zagadnienia języka Python. Dzięki ciekawym problemom programistycznym i analitycznym, które przed Tobą postawimy, będziesz w stanie zainteresować się tematem i łatwiej przyswoić przekazywane przez nas informacje.

Zajrzyj na profil trenera

codi
Rekomendowane szkolenia

Kontynuuj naukę programowania z nami

Kurs Przetwarzanie i analiza danych w Pythonie to wstęp do niezwykłego świata danych, z których można wyciągnąć interesujące informacje. W dalszym etapie możesz uczyć się wykorzystywać Pythona w obszarze obróbki danych i automatyzacji procesów lub uczyć się uczenia maszynowego, sieci neuronowych i zostać ekspertem w obszarze nauki o danych.

Interesują Cię jedynie wybrane tematy?

Indywidualne konsultacje

Zdajemy sobie sprawę z tego, że niektóre obszary z proponowanego przez nas kursu możesz znać. Dlatego przygotowaliśmy również ofertę indywidualnych konsultacji, w trakcie których możesz omówić z trenerem tylko te tematy, które Cię interesują.

Konsultacje to indywidualne spotkanie z trenerem stacjonarne lub on-line, w trakcie którego trener będzie miał czas wyłącznie dla Ciebie.

Zarezerwuj konsultacje

Indywidualne konsultacje
Indywidualne konsultacje