Analiza Danych w Pythonie z wykorzystaniem Pandas i NumPy
Opis szkolenia
Python to wszechstronny język programowania, ceniony za prostotę i czytelność. Pandas to biblioteka Pythona, która dostarcza struktur danych do pracy z danymi tabelarycznymi, wielowymiarowymi oraz danymi szeregowymi w czasie. NumPy zapewnia fundamentalne wsparcie dla obliczeń numerycznych dzięki operacjom na tablicach. Razem tworzą solidny ekosystem do wydajnej pracy z danymi i ich analizy w Pythonie.
Dla kogo?
- Programiści Pythona chcący poszerzyć umiejętności w analizie danych
- Analitycy danych pragnący efektywnie przetwarzać i analizować dane tabelaryczne
- Specjaliści chcący zintegrować narzędzia Pythona w swoich procesach analitycznych
Zarezerwuj szkolenie
- Format: Zdalne
- Język: polski
- Typ: Szkolenie otwarte, gwarantowane
- Data: 15-16.12.2025
- Czas trwania: 2 dni (7h/dzień)
Cena netto za uczestnika. Szkolenia gwarantowane wymagają jednego uczestnika.
Korzyści z udziału w szkoleniu
- Skonfigurowanie profesjonalnego środowiska pracy dla Pythona, Pandas i NumPy
- Tworzenie aplikacji do analizy danych
- Zaawansowane przekształcanie, sortowanie, filtrowanie i agregowanie danych
- Praca z danymi szeregowymi w czasie
- Wizualizacja danych z wykorzystaniem Matplotlib i Jupyter Notebook
- Optymalizacja wydajności i debugowanie kodu
- Wykorzystanie dodatkowych bibliotek Pythona do analizy danych (scikit-learn, SciPy, statsmodels, RPy2)
Agenda w skrócie
- Dzień 1: Podstawy NumPy, Pandas w analizie danych, Wizualizacja danych z Matplotlib
- Dzień 2: Zaawansowane biblioteki Pythona do analizy danych, Podsumowanie i dalsze kroki
Wymagania wstępne
Podstawowa znajomość Pythona i podstaw analizy danych.
Program szkolenia
Dzień 1
- Powtórka podstaw Pythona i analizy danych
- Wprowadzenie do NumPy: tworzenie tablic, operacje na macierzach, ufuncs, widoki i broadcasting, optymalizacja wydajności z cProfile
- Analiza danych z Pandas: dane wektorowe, przekształcanie, sortowanie, filtrowanie, agregacja, analiza szeregów czasowych
- Wizualizacja danych z Matplotlib: tworzenie wykresów, integracja z Pandas, wizualizacja w Jupyter Notebook, inne biblioteki wizualizacyjne
Dzień 2
- Inne biblioteki Pythona do analizy danych: scikit-learn, SciPy, statsmodels, RPy2
- Podsumowanie i dalsze kroki
Dlaczego szkolenie gwarantowane?
- Gwarancja realizacji. Szkolenie odbędzie się niezależnie od liczby uczestników.
- Wymiana wiedzy i doświadczeń ze specjalistami z innych branż.
- Interaktywne, prowadzone na żywo zajęcia. Nie tylko teoria, ale także praktyczne ćwiczenia i dyskusje.
- Elastyczna formuła zdalna. Dołącz z dowolnego miejsca.
Potrzebujesz więcej informacji?
Napisz, zadzwoń lub uzupełnij formularz - wybierz formę kontaktu, która Ci najbardziej odpowiada i zostaw resztę nam. Nasi konsultanci odpowiedzą na Twoje pytania i pomogą dobrać optymalne rozwiązanie.
Bądźmy w kontakcie