Menu
  • Kategoria: IT

Analiza danych w Pythonie - od podstaw do zaawansowanych analiz

  • Kategoria: IT

Analiza danych w Pythonie - od podstaw do zaawansowanych analiz

Opis szkolenia

Szkolenie zostało stworzone z myślą o specjalistach, którzy chcą skutecznie wykorzystać potencjał analizy danych w języku Python w swojej codziennej pracy. Program obejmuje szerokie spektrum umiejętności, od podstawowych do zaawansowanych, umożliwiając uczestnikom skuteczne korzystanie z narzędzi analizy danych w biznesie.

Główne tematy poruszane na szkoleniu:

  • Podstawy Pythona: Uczestnicy zapoznają się z podstawową składnią Pythona, strukturami kontrolnymi oraz typami danych, co pozwoli im swobodnie korzystać z języka programowania.
  • Wprowadzenie do analizy danych: Przeanalizujemy znaczenie analizy danych w kontekście biznesowym, zwracając uwagę na podstawowe statystyki, typy danych oraz często spotykane problemy.
  • Podstawy NumPy i Pandas: Skoncentrujemy się na praktycznym wykorzystaniu NumPy i Pandas do efektywnej manipulacji danymi, a także do zaawansowanych operacji na tablicach i ramkach danych.
  • Analiza eksploracyjna danych: Uczestnicy zdobędą umiejętności analizy eksploracyjnej, w tym statystyki opisowe, obsługę brakujących danych, wykrywanie wartości odstających i korelację między danymi.
  • Wizualizacja danych z Matplotlib: Praktyczne aspekty tworzenia wykresów, heatmap, histogramów i innych rodzajów wizualizacji, które pomogą uczestnikom zobaczyć wzorce i zrozumieć dane.

Grupa docelowa

Szkolenie skierowane jest do zespołów pracowników różnych działów w firmie, takich jak analitycy danych, pracownicy działów finansowych, marketingu, operacyjnych oraz innych specjalistów zainteresowanych wykorzystaniem analizy danych w swojej pracy zawodowej. Program jest dostosowany do potrzeb firm, które chcą podnieść umiejętności swoich pracowników w obszarze analizy danych.

Wymagania Techniczne:

Uczestnicy powinni mieć podstawową wiedzę z zakresu programowania oraz dostęp do własnych laptopów z zainstalowanym środowiskiem Python i niezbędnymi pakietami (NumPy, Pandas, Matplotlib).

Korzyści ze szkolenia

  • Zdobywanie praktycznych umiejętności w analizie danych, co pozwoli uczestnikom na efektywniejszą pracę w ich codziennych zadaniach.
  • Poszerzenie wiedzy dotyczącej zaawansowanych aspektów analizy danych, takich jak manipulacje danymi, wykrywanie błędów i tworzenie zaawansowanych wizualizacji.
  • Skuteczne wykorzystanie narzędzi Pythona (NumPy, Pandas, Matplotlib) do analizy danych biznesowych

Program szkolenia

Dzień 1: Wprowadzenie do Pythona, Pandas i Analizy Danych

Wprowadzenie do Pythona:

  • Omówienie podstawowej składni Pythona.
  • Zmienne i typy danych w języku Python.
  • Struktury kontrolne: if, for, while.

Wprowadzenie do Analizy Danych:

  • Rola analizy danych w podejmowaniu decyzji.
  • Podstawowe statystyki i ich znaczenie.
  • Typy danych i problemy związane z danymi.

Podstawy NumPy:

  • Wektory, macierze, tensory w NumPy.
  • Generowanie liczb pseudolosowych.
  • Tworzenie, właściwości i operacje na tablicach NumPy.

Podstawy Pandas:

  • Seria i ramka danych w Pandas.
  • Indeksy i kolumny, tworzenie obiektów Pandas.
  • Import danych (Excel, CSV) i zapis danych.
  • Operacje na ramkach danych, grupowanie i agregacja.

 

Dzień 2: Zaawansowane Operacje w Pandas i Analiza Eksploracyjna Danych

Zaawansowane Operacje w Pandas:

  • Filtracja danych, indeksery w Pandas.
  • Zaawansowane operacje na ramkach danych.
  • Manipulacje danymi: płytkie i głębokie kopiowanie, sortowanie.

Analiza Eksploracyjna Danych:

  • Typy i rozmiary danych, podstawowe statystyki.
  • Kodowanie danych i rozpoznawanie niespójności.
  • Wykrywanie i obsługa braków danych.
  • Wartości odstające i korelacja danych.

Podstawy Wizualizacji Danych w Matplotlib:

  • Konfiguracja wykresów i podwykresów.
  • Wykresy liniowe, słupkowe, rozrzutu, histogramy.
  • Diagramy kołowe, heatmapy i wyświetlanie obrazów.

 

Dzień 3: Case Study i Zastosowanie w Praktyce

Case Study – Analiza Danych w Pythonie:

  • Przeprowadzenie analizy danych na rzeczywistym zestawie danych.
  • Przygotowanie danych, eliminacja problemów, eksploracja.

Zastosowanie w Praktyce:

  • Standaryzacja i skalowanie danych.
  • Wizualizacja wyników analizy danych.
  • Prezentacje wyników i dyskusja.

Pytania i Odpowiedzi:

  • Ostatnia sesja na zadawanie pytań i omówienie dodatkowych zagadnień.
  • Przegląd dostępnych zasobów i narzędzi do dalszego uczenia się.
Stwórz ofertę dla mojej firmy
  • Kontakt:
  • Szymon Grabowski - Dyrektor Sprzedaży
  • szymon.grabowski@skillset.pl
  • 790 508 762

Informacje podstawowe

  • Czas trwania: 3 dni, 24h
  • Szkolenie możliwej do przeprowadzenia stacjonarnie oraz online
  • Zalecana ilość ośób w grupie: od 4 do 12
  • Forma stacjonarna: siedziba klienta lub dowolny hotel czy centrum konferencyjne na terenie UE
  • Forma online: dowolna platforma (ZOOM, Teams itp).

Co dostajesz w standardzie?

  • Eksperta z odpowiednim doświadczeniem merytorycznym
  • Materiały szkoleniowe w formie papierowej w segregatorze, notatnik, ołówek, długopis
  • Konsultacje po szkoleniu. 1,5 godziny online do wykorzystania w ciągu 30 dni od szkolenia
  • Certyfikat ukończenia szkolenia (w formie papierowej oraz elektronicznej)
  • Poświadczenie na Linkedin, potwierdzające nabyte kompetencje
  • Raport po szkoleniu wraz ze wskazówkami dalszego rozwoju
  • Jeżeli potrzebujesz - za dodatkową opłatą zorganizujemy dla Ciebie miejsce szkolenia, noclegi, wyżywienie i transport dla wszystkich uczestników.

Skillset

  • Fundacja Rozwoju Przedsiębiorczości „Twój StartUp”
  • 00-503 Warszawa, ul. Żurawia 6/12, lok. 766
  • biuro@skillset.pl

Newsletter

Copyright 2023 Skillset. All Right Reserved