Plan Szkolenia
Dzień 1:
Przegląd podstaw Pythona i analizy danych
Wprowadzenie do NumPy
- Tworzenie tablic NumPy
- Typowe operacje na macierzach
- Korzystanie z ufuncs
- Widoki i transmisja na tablicach NumPy
- Optymalizacja wydajności poprzez unikanie pętli
- Optymalizacja wydajności za pomocą cProfile
Analiza danych z Pandas
- Korzystanie z danych wektorowych w Pandas
- Porządkowanie danych
- Sortowanie i filtrowanie danych
- Operacje agregacyjne
- Analiza szeregów czasowych
Wizualizacja danych z Matplotlib
- Tworzenie wykresów za pomocą Matplotlib
- Korzystanie z Matplotlib w Pandas
- Tworzenie wysokiej jakości wykresów
- Wizualizacja danych w notebookach Jupyter
- Inne biblioteki wizualizacyjne w Pythonie
Dzień 2:
Inne biblioteki Pythona do analizy danych
- scikit-learn
- Scipy
- statsmodel
- RPy2
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowa znajomość Pythona i analizy danych
Odbiorcy
- Programiści Pythona
- Analitycy danych
Opinie uczestników (4)
Zadania do zrealizowania samodzielnie oraz późniejsze wspólne rozwiązywanie
Katarzyna Kopysc-Falenta - CapGemini
Szkolenie - Data Analysis with Python, Pandas, and Numpy
Materiały dobrze przygotowane pod kątem teorii. Dużo linków do dokumentacji i artykułów.
Natalia Marszalowicz - CapGemini
Szkolenie - Data Analysis with Python, Pandas, and Numpy
Czesc praktyczna, zroznicowane zadania, ciekawe data sety, latwosc pracy w nowym srodowisku
Natasza Nowakowska - CapGemini
Szkolenie - Data Analysis with Python, Pandas, and Numpy
Instruktor opracowuje szkolenie z uwzględnieniem tempa uczestników
Farris Chua
Szkolenie - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję