ProgramowaniePythonStatystyka

Analiza danych w Python – wprowadzenie

07 - 08 wrz 2023

Online

2 450,00 zł netto / osobę
Nie pasuje Ci żaden termin? Napisz do nas!
Zapisz więcej osób

Taniej w grupie

  • 3 osoby - 10% zniżki
  • 4 osoby - 15% zniżki
  • 5 osób - 20% zniżki
  • 6 osób - 25% zniżki
  • 7 osób - 30% zniżki
  • O szkoleniu

    Funkcjonalność, prostota, wysoka produktywność i łatwy język sprawiły że Python stał się wszechobecnym narzędziem programistów z różnych dziedzin. Wśród zastosowań Python najczęściej wymienia się – tworzenie systemów, GUI, Skryptów web, baz danych, prototypowanie, obliczenia naukowe, data mining i wiele innych. Niskie koszty utrzymania, szybki cykl rozwoju oprogramowania to tylko niektóre z wielu korzyści jakie mają organizacje wykorzystujące Python.

    W trakcie szkolenia będziesz miał/a okazję nauczyć się wczytywać i analizować dane, a także manipulować nimi. Poznasz podstawy statystyki oraz rozwiniesz umiejętności wizualizacji danych.

    Dla kogo jest to szkolenie?

    Szkolenie skierowane jest do różnych grup użytkowników których łączy chęć poznania Python jako języka programowania. Niezależnie od tego czy jesteś programistą czy dopiero uczysz się programować jeśli chcesz pisać programy w języku Python to powinieneś zacząć od tego szkolenia.

    Czego się nauczę?

    Po ukończeniu szkolenia, uczestnik będzie potrafił:

    • Tworzyć podstawowe programy w języku Python
    • Wykonywać podstawowe operacje arytmetyczne
    • Tworzyć przejrzysty i łatwy do zrozumienia kod
    • Korzystać z wyrażeń warunkowych do zarządzania wykonaniem programu
    • Zarządzać plikami i folderami z poziomu Python
    • Pracować z zewnętrznymi bazami danych SQL
    • Korzystać z modułów Python odpowiednich do rozwiązania Twoich problemów
    • Debugować kod i zarządzać błędami w programach Python
    • Struktura dobrego skryptu
    • Wykonywanie skryptów – różne podejścia
    • Skrypty a moduły
    • Arrays – tablice, macierze, wektory
    • Obliczenia na danych – algebra liniowa, generowanie liczb losowych
    • Wektoryzacja obliczeń
    • Podstawowe struktury danych – Series, DataFrame, Index
    • Podstawowe funkcjonalności pakietu – indeksowanie, wybieranie, filtrowanie, mapowanie funkcji, sortowanie, rangowanie, reindeksowanie
    • Tabele przestawne
    • Braki w danych – NaN – usuwanie i imputacja
    • Generowanie wykresów z biblioteką matplotlib
    • Generowanie wykresów z biblioteką Seaborn
    • Wykres liniowy
    • Wykres rozrzutu
    • Wykres korelacji
    • Wykres pudełkowy
    • Wykres słupkowy
    • Histogram
    • Heatmapa
    • Otwieranie plików
    • Importowanie i zapisywanie plików .csv
    • Importowanie i zapisywanie plików .xlsx
    • Ustanawianie połączenia z bazą danych SQL
    • Dostęp do danych w bazie
    • Wykonywanie zapytań SQL w Python