Handel algorytmiczny z wykorzystaniem Pythona i R - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą opanować zaawansowane techniki integracji danych i wizualizacji w Looker Studio, a także nauczyć się, jak łączyć różne źródła danych, projektować przekonujące pulpity nawigacyjne i automatyzować przepływy pracy związane z raportowaniem, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Łączyć i integrować wiele źródeł danych w Looker Studio.
• Tworzyć niestandardowe metryki i obliczane pola do spersonalizowanej analizy.
• Projektować zaawansowane wizualizacje, w tym interaktywne filtry i wykresy.
• Automatyzować przepływy pracy związane z raportowaniem, aby uzyskiwać aktualizacje danych w czasie rzeczywistym.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie wizualnego opowiadania historii i dostosowywania raportów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać Dask w ekosystemie Pythona do budowania, skalowania i analizowania dużych zbiorów danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Przygotować środowisko do rozpoczęcia przetwarzania dużych zbiorów danych z wykorzystaniem Dask i Pythona.
• Poznać funkcje, biblioteki, narzędzia i API dostępne w Dask.
• Zrozumieć, w jaki sposób Dask przyspiesza przetwarzanie równoległe w Pythonie.
• Nauczyć się skalować ekosystem Pythona (Numpy, SciPy i Pandas) przy użyciu Dask.
• Optymalizować środowisko Dask, aby zachować wysoką wydajność w obsłudze dużych zbiorów danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona i analityków danych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą poprawić swoje umiejętności w zakresie analizy i manipulacji danymi przy użyciu Pandas i NumPy.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko programistyczne obejmujące Python, Pandas i NumPy.
• Tworzyć aplikacje do analizy danych przy użyciu Pandas i NumPy.
• Wykonywać zaawansowane operacje porządkowania, sortowania i filtrowania danych.
• Przeprowadzać operacje agregacyjne i analizować dane szeregów czasowych.
• Wizualizować dane za pomocą Matplotlib i innych bibliotek wizualizacyjnych.
• Debugować i optymalizować kod analizy danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą wdrożyć rozwiązanie typu lakehouse przy użyciu Microsoft Fabric.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć architekturę i komponenty Microsoft Fabric.
• Skonfigurować i zarządzać Lakehouse za pomocą Microsoft Fabric.
• Pozyskiwać i przekształcać dane przy użyciu Apache Spark.
• Wykorzystywać tabele Delta Lake do wersjonowania i zarządzania danymi.
• Implementować potoki pozyskiwania danych z wykorzystaniem Dataflows Gen2.
• Organizować potoki danych za pomocą Data Factory.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie podstawowym i średnio zaawansowanym, którzy chcą zwiększyć swoją produktywność i efektywność, wykorzystując zaawansowane funkcje Excela i Google Sheets do organizacji danych, analizy i współpracy.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poruszać się i wykorzystywać podstawowe funkcje Excela i Google Sheets.
• Przeprowadzać analizę danych i tworzyć wartościowe wnioski przy użyciu zaawansowanych technik arkuszy kalkulacyjnych.
• Współpracować w czasie rzeczywistym, korzystając z Google Sheets, aby zapewnić płynną pracę zespołową.
• Tworzyć wielokrotnie używane szablony do raportowania, śledzenia i zarządzania projektami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystać stos FARM (FastAPI, React i MongoDB) do budowy dynamicznych, wysokowydajnych i skalowalnych aplikacji internetowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować niezbędne środowisko rozwojowe, które integruje FastAPI, React i MongoDB.
• Zrozumieć kluczowe koncepcje, funkcje i korzyści stosu FARM.
• Nauczyć się budowy API REST za pomocą FastAPI.
• Nauczyć się projektowania interaktywnych aplikacji za pomocą React.
• Rozwijać, testować i wdrażać aplikacje (front-end i back-end) za pomocą stosu FARM.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać FastAPI z Python do łatwiejszego i szybszego tworzenia, testowania i wdrażania interfejsów API RESTful.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia API z wykorzystaniem Python i FastAPI.
• Tworzyć API szybciej i łatwiej, korzystając z biblioteki FastAPI.
• Nauczyć się tworzyć modele danych i schematy oparte na Pydantic i OpenAPI.
• Połączyć API z bazą danych za pomocą SQLAlchemy.
• Zaimplementować zabezpieczenia i uwierzytelnianie w API, korzystając z narzędzi FastAPI.
• Budować obrazy kontenerów i wdrażać API internetowe na serwerze chmurowym.

Szkolenie koncentruje się na praktycznej nauce tworzenia REST API przy użyciu frameworka FastAPI. Uczestnicy poznają kompletny proces budowy aplikacji webowej – od zrozumienia architektury klient-serwer i protokołu HTTP, przez implementację wszystkich operacji CRUD, aż po integrację z bazą danych i zabezpieczenie aplikacji.

Program obejmuje pracę z prostym, przykładowym projektem, który uczestnicy budują krok po kroku. Nauczą się definiować endpointy, walidować dane wejściowe za pomocą Pydantic, obsługiwać błędy oraz zwracać odpowiednie kody statusu HTTP. Poznają dwa podejścia do pracy z bazą danych: bezpośrednie zapytania SQL przez psycopg oraz ORM SQLAlchemy.

Duży nacisk kładziemy na organizację kodu – podział na moduły, separację logiki, oraz dobre praktyki strukturyzacji projektu. Uczestnicy nauczą się również testować swoje API przy użyciu TestClient, pracować z automatycznie generowaną dokumentacją oraz implementować mechanizmy uwierzytelniania i hashowania haseł.

Po szkoleniu uczestnik będzie potrafił samodzielnie zaprojektować i zaimplementować funkcjonalne REST API z połączeniem do bazy danych, zabezpieczone i gotowe do dalszego rozwoju. Otrzyma praktyczną wiedzę pozwalającą na rozpoczęcie pracy jako backend developer w Pythonie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych, którzy chcą korzystać z Google Sheets do analizy danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć arkusze kalkulacyjne w Google Sheets.
• Używać formuł, które działają zarówno w Google Sheets, jak i w Excelu.
• Formatować i analizować dowolne dane.
• Tworzyć wizualizacje danych za pomocą wykresów i diagramów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie początkującym i średniozaawansowanym, którzy chcą zdobyć podstawowe umiejętności w zakresie wizualizacji danych i raportowania przy użyciu Looker Studio oraz nauczyć się, jak łączyć źródła danych, skutecznie wizualizować informacje i uzyskiwać praktyczne wnioski.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe funkcje Looker Studio i przypadki ich zastosowania.
• Skonfigurować Looker Studio i połączyć się z różnymi źródłami danych.
• Tworzyć atrakcyjne pulpity nawigacyjne z wykresami, grafami i filtrami.
• Dostosowywać raporty do potrzeb konkretnych odbiorców i wymagań biznesowych.
• Skutecznie współpracować i udostępniać pulpity nawigacyjne.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać Metabase do zbierania, przeszukiwania i wizualizacji danych w celu analizy biznesowej i raportowania.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Skonfigurować i zainstalować Metabase, aby rozpocząć tworzenie wizualizacji danych i paneli sterowania.
• Nauczyć się, jak przeszukiwać, agregować i wizualizować dane w Metabase.
• Korzystać z funkcji i narzędzi w Metabase do pisania zapytań SQL.
• Tworzyć wykresy analityczne i panele sterowania, aby uzyskać wnioski biznesowe.
• Poznać najlepsze praktyki i porady dotyczące korzystania z Metabase oraz rozwiązywania typowych problemów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą wykorzystać Modin do budowania i implementowania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko do rozpoczęcia tworzenia przepływów pracy w Pandas na dużą skalę z wykorzystaniem Modin.
• Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
• Poznać różnice między Modin, Dask i Ray.
• Wykonywać operacje w Pandas szybciej z wykorzystaniem Modin.
• Implementować całe API i funkcje Pandas.

Microsoft Fabric to zintegrowana platforma analityczna, która łączy inżynierię danych, integrację danych, magazynowanie danych, naukę o danych, analitykę w czasie rzeczywistym i biznesową inteligencję pod jednym dachem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać Microsoft Fabric do budowy nowoczesnych rozwiązań danych z zintegrowanymi narzędziami analityki, zarządzania i wizualizacji.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć składniki Microsoft Fabric i jak one integrują się z ekosystemem Microsoft.
• Tworzyć i zarządzać przestrzeniami roboczymi Fabric z odpowiednim kontrolą dostępu.
• Budować i zarządzać Lakehouse, aby centralizować i analizować dane.
• Używać zeszytów do eksploracyjnej analizy i transformacji przy użyciu Python i SQL.
• Tworzyć i automatyzować przepływy danych za pomocą wizualnych linii przetwarzania.
• Modelować i zarządzać danymi za pomocą warstw Data Warehouse i Semantic Model.
• Projować i publikować interaktywne panele w Power BI w Fabric.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Realizacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ustalić.

Szkolenie obejmuje kluczowe narzędzia wykorzystywane w pracy analitycznej i data science:
NumPy (operacje tablicowe), Pandas (analiza danych tabelarycznych) oraz biblioteki do wizualizacji.
Moduły prowadzą uczestnika od podstaw przetwarzania danych po tworzenie wykresów
i eksploracyjną analizę zbiorów danych (EDA)

Grupa docelowa

Format kursu

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

W tym prowadzonym przez instruktora, live szkoleniu, uczestnicy nauczą się, jak manipulować i wizualizować dane przy użyciu narzędzi zawartych w Tidyverse.

Tidyverse to zbiór wszechstronnych pakietów R do czyszczenia, przetwarzania, modelowania i wizualizacji danych. Niektóre z wchodzących w skład pakietów to: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr i tibble.

• Początkujący w języku R
• Początkujący w analizie i wizualizacji danych

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

• Przeprowadzać analizę danych i tworzyć atrakcyjne wizualizacje
• Wyciągać użyteczne wnioski z różnych zestawów danych przykładowych
• Filtrować, sortować i podsumowywać dane, aby odpowiadać na pytania eksploracyjne
• Przekształcać przetworzone dane w informacyjne wykresy liniowe, słupkowe, histogramy
• Importować i filtrować dane z różnych źródeł, w tym z plików Excel, CSV i SPSS