Warsztat analityka danych w języku Python

Opis szkolenia

Intensywne szkolenie mające na celu wprowadzenie uczestników w świat analizy danych z wykorzystaniem języka Python. Uczestnicy nauczą się korzystać z popularnych narzędzi analitycznych, takich jak NumPy, Pandas, Matplotlib i Scikit-learn, które umożliwiają przeprowadzanie zaawansowanych analiz i tworzenie wizualizacji danych. Szkolenie łączy teorię z praktyką, kładąc nacisk na rozwijanie umiejętności praktycznych poprzez warsztaty i ćwiczenia.

Profil uczestnika

• Osoby pracujące z danymi, które chcą zacząć korzystać z szerokiej gamy bibliotek analitycznych dostępnych w języku Python
• Specjaliści z działów sprzedaży, marketingu, finansów lub analiz, którzy chcą rozwijać kompetencje związane z analizą danych, wykorzystując rozwiązania wykraczające poza narzędzia typu Excel
• Osoby z zapałem do programowania i znające już pracę analityka, jako że szkolenie skupia się na narzędziach, a nie samych technikach

Wymagane przygotowanie uczestnika

• Podstawowa znajomość języka Python
• Ogólna wiedza z zakresu analizy danych
• Doświadczenie w pracy z arkuszami kalkulacyjnymi (np. Excel) będzie dodatkowym atutem

Agenda

• Instalacja podstawowego środowiska
  • Anaconda
  • Jupyter Notebook
• NumPy
  • Tablice, wektory i macierze
  • Funkcje
  • Analiza danych
  • Zapis i odczyt z plików
  • Algebra liniowa
• Pandas
  • Struktury danych
  • Podstawowe operacje
  • Praca z danymi
  • Podstawowa statystyka
  • Wykresy
• Matplotlib
  • Podstawowe wykresy
  • Zaawansowane funkcje
  • Zapisywanie obrazów
• Scikit-learn
  • Podstawy
  • Wybrane funkcje

Korzyści z uczestnictwa

• Zdobycie praktycznych umiejętności analizy danych w Pythonie
• Umiejętność korzystania z popularnych bibliotek analitycznych (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn)
• Zdolność do tworzenia zaawansowanych analiz i wizualizacji danych
• Wiedza na temat integracji różnych narzędzi analitycznych w Pythonie
• Umiejętność przygotowania danych do analizy i modelowania
• Praktyczne doświadczenie w pracy z rzeczywistymi danymi

Zagadnienia

• Instalacja i konfiguracja środowiska pracy (Anaconda, Jupyter Notebook)
• Praca z tablicami, wektorami i macierzami w NumPy
• Manipulacja i analiza danych z użyciem Pandas
• Tworzenie wykresów i wizualizacji danych z Matplotlib
• Wprowadzenie do uczenia maszynowego z Scikit-learn
• Integracja i automatyzacja procesów analitycznych w Pythonie

Poznaj naszą firmę