Naucz się analizować dane w Pythonie

Szkolenie Python przetwarzanie i 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
1 585,00 zł netto (1 949,55 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
najwyższej klasy certyfikat
dekoratory - zaawansowany kurs
Pomożemy Ci znaleźć idealny kurs

Czy ten kurs jest dla Ciebie?

Kurs Przetwarzanie i analiza danych w języku Python kierujemy do każdego, kto chciałby przetwarzać duże zbiory danych, analizować dane, tworzyć modele predykcyjne.

Aby wziąć udział w szkoleniu, powinieneś poznać podstawy języka Python. Możesz nauczyć się ich samodzielnie lub skorzystać z naszego kursu na poziomie podstawowym.

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