Podstawy analizy danych w Pythonie – EY Academy of Business

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.

Podstawy analizy danych w Pythonie

Cena

2 500 zł netto (3 075,00 zł brutto)

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!

Dla kogo?

Szkolenie przeznaczone jest dla osób chcących zdobyć, ugruntować lub wzbogacić swoją wiedzę z zakresu analizy danych.

Cele i korzyści

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
Program

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

Cena

2 500 zł netto (3 075,00 zł brutto)

Lokalizacja

Online Live

Termin

23-25 czerwca 2025

9-11 lipca 2025

3-5 września 2025

5-7 listopada 2025

Kontakt

Paulina Cierniak

Koordynator kursu

  • +48 519 098 091
  • Paulina.Cierniak@pl.ey.com