Podstawy analizy danych w Pythonie
Sprawdź również: Zaawansowana analiza danych w języku Python oraz Wprowadzenie do uczenia maszynowego
Kurs realizowany jest w języku Python w środowisku PyCharm. Główną oś szkolenia stanowią dwa pakiety do operacji na danych – NumPy oraz pandas. Uczestnicy dowiedzą się ponadto, w jaki sposób przygotować dane, aby mogły służyć do budowy modeli predykcyjnych oraz poznają podstawowe techniki ich wizualizacji.
Praktyczne zastosowanie NumPy i pandas w codziennej pracy
Uczestnicząc w kursie Podstawy analizy danych w Pythonie organizowanym przez EY Academy of Business, zyskujesz umiejętności, które znajdą zastosowanie w Twojej codziennej pracy zawodowej. NumPy umożliwia efektywne przetwarzanie dużych zestawów danych dzięki zdolności do obsługi wielowymiarowych macierzy i tablic, co jest nieocenione przy analizie finansowej, przetwarzaniu danych naukowych czy projektowaniu algorytmów. Z kolei pandas to niezastąpione narzędzie do manipulacji danymi, które pozwala łatwo zarządzać dużymi bazami danych, filtrować je i przekształcać. Dzięki znajomości obu tych bibliotek będziesz w stanie szybko i sprawnie budować raporty, wizualizować trendy oraz przygotowywać dane do zaawansowanej analizy. Podstawy analizy danych w Pythonie to kurs, który nie tylko zwiększy Twoje kompetencje, ale także pozwoli lepiej zrozumieć i wykorzystać potencjał danych w Twojej organizacji, co przełoży się na podniesienie efektywności zawodowej i wsparcie w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji biznesowych.
Eksploracja danych i wizualizacja w Pythonie
Szkolenie Podstawy analizy danych w Pythonie otworzy przed Tobą nieznane dotąd możliwości. Dzięki zastosowaniu pakietu Matplotlib będziesz w stanie tworzyć klarowne i przyciągające uwagę wizualizacje, które znacznie ułatwiają interpretację i prezentację złożonych danych. Poznasz różnorodne sposoby twórczego podejścia do przygotowania wykresów liniowych, histogramów czy wykresów słupkowych, które pomogą Ci w analizie danych w sposób intuicyjny i efektywny. Umiejętność wizualizacji danych jest kluczowa w nowoczesnym biznesie, umożliwia bowiem lepsze zrozumienie trendów i zależności oraz ułatwia komunikację wyników w zespole.
Szkolenie to nie tylko podniesie Twoje kompetencje, lecz także przyczyni się do budowania profesjonalnego wizerunku Twojej organizacji. Skorzystaj z naszej oferty i przekonaj się, jak zaawansowane techniki wizualizacji danych mogą zrewolucjonizować Twój sposób pracy z danymi. Zdobyte umiejętności z powodzeniem wykorzystasz w codziennych działaniach biznesowych. Dzięki temu szkoleniu staniesz się liderem analizy danych!
Rozwiązania wyzwań w analizie danych
Podczas analizy danych specjaliści często napotykają wyzwania, które mogą znacznie utrudniać proces wyciągania wartościowych wniosków. Jednym z często występujących wyzwań są brakujące dane, które potrafią zniekształcić wyniki analiz lub nawet całkowicie je uniemożliwić. Inną przeszkodą, z którą często mierzą się analitycy, są wartości odstające. Takie anomalie w zbiorze danych mogą prowadzić do błędnych założeń i wniosków, co negatywnie wpływa na decyzje biznesowe. Kurs Podstawy analizy danych w Pythonie został stworzony, aby przygotować Cię do skutecznego radzenia sobie z takimi wyzwaniami. Dzięki szkoleniu nauczysz się, jak identyfikować i efektywnie usuwać problemy danych, co pozwoli Ci na budowanie kompletnych i niezawodnych modeli analitycznych. Poznasz techniki wykrywania brakujących danych i wartości odstających oraz sposoby ich kompensacji, co wzmocni Twoje umiejętności i wpłynie na poprawę jakości decyzji podejmowanych na podstawie zebranych informacji. Zapisz się na szkolenie i skorzystaj z doświadczenia ekspertów!
Szkolenie przeznaczone jest dla osób chcących zdobyć, ugruntować lub wzbogacić swoją wiedzę z zakresu analizy danych.
Dzięki udziałowi w szkoleniu uczestnicy:
- Poznają dwa pakiety do operacji na danych – NumPy oraz pandas
- Dowiedzą się, w jaki sposób przygotować dane, aby mogły służyć do budowy modeli predykcyjnych
- Poznają podstawowe techniki wizualizacji danych
Oczekiwana wiedza wstępna:
- Język Python na poziomie podstawowym
Przypomnienie podstaw języka Python
- Tworzenie nowego projektu w środowisku PyCharm
- Przegląd podstawowej funkcjonalności środowiska
- Import bibliotek
- Identyfikatory
- Konwencje nazewnicze
- Linie i wcięcia
- Komentarze
- Zmienne
- Operatory arytmetyczne
- Wbudowane funkcje
- Instrukcje warunkowe
- Pętle
- Listy, wyrażenia listowe
- Krotki
- Słowniki
Wprowadzenie do analizy danych
- Podstawowe statystyki
- Typy danych
- Problemy z danymi
Podstawy NumPy
- Wektory, macierze, tensory
- Generowanie liczb pseudolosowych
- Tworzenie tablic
- Właściwości tablicy, konwersja typów
- Działania na indeksach
- Operacje arytmetyczne i logiczne na tablicach
- Zmiana rozmiaru i łączenie tablic
- Agregacja danych
- Płytkie i głębokie kopiowanie
- Wbudowane funkcje
- Sortowanie tablic
Podstawy pandas
- Seria i ramka danych
- Indeksy i kolumny
- Tworzenie obiektów
- Import danych (Excel, CSV)
- Zapis danych
- Atrybuty ramki
- Dodawanie i usuwanie wierszy
- Indeksery
- Filtracja danych
- Operacje na ramce
- Grupowanie i agregacja
Analiza eksploracyjna i przygotowanie danych
- Typy i rozmiar danych
- Statystyki
- Kodowanie danych
- Rodzaje braków danych
- Wykrywanie braków danych
- Podstawowe metody uzupełniania braków danych
- Niespójności w danych
- Wartości odstające
- Korelacja danych
- Standaryzacja i skalowanie
Wizualizacja danych w pakiecie Matplotlib
- Konfiguracja wykresów
- Podwykresy
- Wykres liniowy
- Wykres rozrzutu
- Histogram
- Wykres słupkowy
- Diagram kołowy
- Heatmap
- Wyświetlanie obrazów
Stanisław Kaźmierczak - asystent i doktorant Politechniki Warszawskiej w obszarze uczenia maszynowego/data science. Prowadzi zajęcia i szkolenia z obszaru analizy danych, sieci neuronowych, głębokiego uczenia oraz szeroko rozumianej sztucznej inteligencji.