Python w analizie danych – od podstaw do zaawansowanych technik

Opis

Szkolenie zapewnia gruntowne wprowadzenie do analizy danych w języku Python, prowadząc uczestników od podstawowych koncepcji do zaawansowanych technik analitycznych. Program realizowany jest poprzez serię intensywnych warsztatów praktycznych, gdzie uczestnicy pracują na rzeczywistych zbiorach danych. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnej, łączącej wykłady z pracą własną uczestników nad projektami analitycznymi pod okiem doświadczonego trenera.

Profil uczestnika

• Początkujący analitycy danych chcący rozwinąć swoje umiejętności
• Specjaliści biznesowi zainteresowani analizą danych
• Programiści chcący poszerzyć swoje kompetencje o analizę danych
• Pracownicy działów badań i rozwoju
• Naukowcy potrzebujący narzędzi do analizy wyników badań
• Specjaliści BI poszukujący nowych narzędzi analitycznych
• Menedżerowie projektów analitycznych

Agenda

1. Podstawy analizy danych w Pythonie
• Struktury danych i operacje na nich
• Biblioteki NumPy i Pandas
• Wczytywanie i przygotowanie danych
• Podstawowe operacje na ramkach danych
2. Analiza eksploracyjna i wizualizacja
• Techniki eksploracji danych
• Wizualizacja z wykorzystaniem Matplotlib i Seaborn
• Interaktywne wizualizacje w Plotly
• Analiza statystyczna danych
3. Zaawansowane techniki analizy
• Agregacje i grupowanie danych
• Analiza szeregów czasowych
• Techniki redukcji wymiarowości
• Zaawansowane transformacje danych
4. Modelowanie i raportowanie
• Podstawy modelowania statystycznego
• Automatyzacja analiz
• Tworzenie raportów w Jupyter Notebook
• Najlepsze praktyki w projektach analitycznych

Korzyści

Uczestnik opanuje fundamentalne techniki analizy danych w środowisku Python, co pozwoli mu samodzielnie realizować projekty analityczne. Zdobędzie praktyczne umiejętności w zakresie przetwarzania i czyszczenia danych przy użyciu bibliotek NumPy i Pandas. Nauczy się tworzyć efektowne wizualizacje danych dostosowane do potrzeb odbiorców. Rozwinie zdolność przeprowadzania zaawansowanych analiz statystycznych i interpretacji ich wyników. Pozna najlepsze praktyki w zakresie dokumentowania i prezentowania wyników analiz.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość programowania
• Znajomość podstaw statystyki opisowej
• Rozumienie podstawowych pojęć matematycznych
• Umiejętność logicznego myślenia analitycznego

Zagadnienia

• Struktury danych w Pythonie
• Biblioteki do analizy danych
• Techniki przetwarzania danych
• Metody wizualizacji danych
• Analiza statystyczna
• Szeregi czasowe
• Redukcja wymiarowości
• Automatyzacja analiz
• Raportowanie wyników
• Jupyter Notebook
• Dobre praktyki w analizie danych
• Optymalizacja kodu analitycznego

Poznaj naszą firmę