Uczenie maszynowe z Python i Pandas

Opis

Praktyczne szkolenie wprowadzające do wykorzystania Pythona i biblioteki Pandas w projektach uczenia maszynowego. Program systematycznie rozwija umiejętności uczestników, rozpoczynając od fundamentów pracy z danymi, poprzez zaawansowane techniki manipulacji i analizy, aż po przygotowanie danych do modelowania ML. Zajęcia prowadzone są w formie intensywnych warsztatów, gdzie każde nowe zagadnienie jest natychmiast wdrażane w praktyce poprzez pracę na rzeczywistych zbiorach danych. Uczestnicy poznają nie tylko same narzędzia, ale przede wszystkim metodykę efektywnej pracy z danymi w kontekście uczenia maszynowego.

Profil uczestnika

Program szkolenia jest dedykowany dla:
• Analityków danych rozpoczynających pracę z uczeniem maszynowym
• Programistów Pythona chcących specjalizować się w data science
• Specjalistów dziedzinowych przechodzących do analizy danych
• Inżynierów danych pracujących przy projektach ML
• Data scientists potrzebujących usystematyzować wiedzę
• Badaczy rozpoczynających pracę z danymi
• Studentów kierunków związanych z analizą danych
• Praktyków biznesowych zainteresowanych automatyzacją analiz

Agenda

1. Fundamenty pracy z danymi w Pythonie
• Struktury danych w Pandas
• Operacje na DataFrame i Series
• Indeksowanie i selekcja danych
• Zarządzanie typami danych i pamięcią
2. Przygotowanie danych do analizy
• Czyszczenie i transformacja danych
• Obsługa brakujących wartości
• Agregacje i grupowanie
• Łączenie zbiorów danych
3. Zaawansowane operacje na danych
• Operacje na tekście i datach
• Pivoting i reshaping danych
• Obsługa danych kategorycznych
• Optymalizacja wydajności operacji
4. Integracja z ekosystemem ML
• Przygotowanie danych do modelowania
• Praca z bibliotekami ML
• Automatyzacja przetwarzania danych
• Wizualizacja wyników analiz

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił efektywnie wykorzystywać Python i Pandas do przygotowania danych w projektach uczenia maszynowego. Zdobędzie gruntowną wiedzę o strukturach danych i operacjach dostępnych w Pandas, umożliwiającą sprawną manipulację danymi. Rozwinie umiejętność projektowania wydajnych potoków przetwarzania danych dla celów ML. Nauczy się identyfikować i rozwiązywać typowe problemy występujące podczas pracy z danymi rzeczywistymi. Będzie potrafił automatyzować rutynowe zadania przygotowania danych, zwiększając efektywność pracy. Zyska praktyczne doświadczenie w integracji przygotowanych danych z popularnymi bibliotekami uczenia maszynowego.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość programowania w Pythonie
• Zrozumienie koncepcji analizy danych
• Znajomość podstaw statystyki opisowej
• Doświadczenie w pracy z danymi tabelarycznymi

Zagadnienia

• Struktury danych Pandas
• Manipulacja danymi
• Data cleaning
• Transformacje danych
• Agregacja i grupowanie
• Operacje na tekście
• Praca z czasem
• Łączenie danych
• Optymalizacja wydajności
• Automatyzacja procesów
• Wizualizacja danych
• Integracja z ML

Poznaj naszą firmę