Jupyter dla zespołów Data Science

Opis

Jednodniowe szkolenie praktyczne poświęcone efektywnemu wykorzystaniu Jupyter Notebooks w zespołach Data Science. Program koncentruje się na najlepszych praktykach współpracy, organizacji kodu oraz zarządzaniu projektami analitycznymi. Uczestnicy poznają zaawansowane funkcje Jupyter Lab oraz narzędzia wspierające pracę zespołową. Szkolenie prowadzone jest w formie warsztatów z naciskiem na praktyczne zastosowanie poznawanych technik w rzeczywistym środowisku projektowym.

Profil uczestnika

  • Analitycy danych pracujący w zespołach
  • Data Scientists
  • Inżynierowie danych
  • Kierownicy zespołów analitycznych
  • Badacze współpracujący nad projektami
  • Programiści Python w zespołach DS
  • Specjaliści ML pracujący z Jupyter

Agenda

  1. Środowisko Jupyter Lab
    • Konfiguracja środowiska pracy
    • Zaawansowane funkcje edytora
    • Integracja z systemami kontroli wersji
    • Zarządzanie rozszerzeniami
  2. Organizacja projektów
    • Struktura projektu analitycznego
    • Zarządzanie zależnościami
    • Dokumentacja w notebookach
    • Wersjonowanie notebooków
  3. Współpraca zespołowa
    • Najlepsze praktyki pracy grupowej
    • Synchronizacja pracy
    • Code review w notebookach
    • Współdzielenie zasobów
  4. Automatyzacja i wdrożenia
    • Konwersja notebooków na skrypty
    • Planowanie wykonania notebooków
    • Integracja z pipeline’ami
    • Udostępnianie wyników

Korzyści

  • Umiejętność efektywnej pracy w zespołach DS
  • Znajomość najlepszych praktyk organizacji projektów
  • Zdolność zarządzania złożonymi projektami analitycznymi
  • Wiedza o automatyzacji procesów w Jupyter
  • Umiejętność współpracy w systemach kontroli wersji
  • Praktyczne doświadczenie w dokumentacji kodu
  • Znajomość narzędzi wspierających pracę zespołową

Wymagane przygotowanie uczestników

  • Podstawowa znajomość Jupyter Notebooks
  • Doświadczenie w programowaniu Python
  • Znajomość podstaw analizy danych
  • Podstawy pracy z systemami kontroli wersji

Zagadnienia

  • Środowisko Jupyter Lab
  • Zarządzanie projektami DS
  • Kontrola wersji notebooków
  • Współpraca zespołowa
  • Dokumentacja kodu
  • Automatyzacja procesów
  • Pipeline’y analityczne
  • Best practices
  • Code review
  • Zarządzanie zasobami
  • Wersjonowanie danych
  • Udostępnianie wyników

Poznaj naszą firmę

INFORMACJA CENOWA:
od 1850 zł netto za jedną osobę

CZAS TRWANIA (dni): 1

KOD SZKOLENIA: IT-BD-85

Udostępnij swoim znajomym