Plan Szkolenia
Część 1: Podstawy Pythona dla Analizy Danych (3,5 godziny)
· Moduł 1: Krajobraz Analizy Danych (45 min)
o Dlaczego Python? Porównanie Pythona z Excelem i SQL w badaniach akademickich.
o Przygotowanie do sukcesu: Wprowadzenie do Jupyter Notebooks i Google Colab.
Google Colab będzie łatwiejszy, ponieważ nie wymaga instalacji, ale potrzebne jest silniejsze połączenie internetowe.
Jeśli to możliwe, uczestnicy mogą zainstalować Jupyter Notebooks dla płynniejszego doświadczenia.
· Moduł 2: Podstawowe Elementy Danych (60 min)
o Zmienne, typy danych (ciągi znaków, liczby całkowite, liczby zmiennoprzecinkowe) i podstawowa logika.
o Zrozumienie list i słowników — jak Python przechowuje informacje.
· Moduł 3: Demo i Laboratorium Pythona do Analizy Danych (75 min)
o Wprowadzenie do Pandas: Standard branżowy do manipulacji danymi.
o Praktyka: Wczytywanie pliku CSV, filtrowanie danych i obliczanie podstawowych statystyk.
Część 2: Wprowadzenie do Analizy Biznesowej (2,0 godziny)
· Moduł 4: Myślenie Analityczne: Zrozumienie frameworku „Zapytaj-Analizuj-Działaj”. Jak definiować pytania biznesowe, na które dane mogą odpowiedzieć.
· Moduł 5: Opisowe vs. Predykcyjne: Ogólny przegląd interpretowania trendów i wykrywania anomalii w kontekście finansowym.
· Moduł 6: Komunikowanie Wniosków: Zasady opowiadania historii za pomocą danych — przekształcanie technicznych wyników w rekomendacje dla kierownictwa.
Wymagania
- Zrozumienie analizy danych
- Doświadczenie w przetwarzaniu danych
Opinie uczestników (2)
Wykonywanie ćwiczeń
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Szkolenie - QGIS for Geographic Information System
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Praktyczne przykłady pozwoliły nam otrzymać rzeczywiste wrażenie, jak program działa. Dobre wyjaśnienia i integracja teoretycznych koncepcji oraz ich zastosowania w praktyce.
Ian - Archeoworks Inc.
Szkolenie - ArcGIS Fundamentals
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
