Plan Szkolenia

Podstawy Pythona dla zadań danych

  • Instalacja Pythona i konfiguracja środowiska programistycznego
  • Podstawy języka: zmienne, typy danych, struktury sterowania
  • Pisanie i uruchamianie prostych skryptów Pythona

Obsługa plików: CSV i Excel

  • Czytanie i zapisywanie plików CSV za pomocą modułu csv i Pandas
  • Praca z plikami Excel za pomocą openpyxl/xlrd i Pandas
  • Cwiczenia praktyczne: automatyzacja konwersji plików

Wprowadzenie do Pandas

  • Podstawy DataFrame: tworzenie, indeksowanie, wybor i filtrowanie
  • Agregacje i operacje grupujące
  • Zadania czyszczenia danych: wartości puste, duplikaty, konwersje typów

Wprowadzenie do Polars

  • Pojęcia i charakterystyka wydajności Polars w porównaniu z Pandas
  • Podstawowe operacje DataFrame w Polars
  • Przykład zastosowania: kiedy wybrać Polars nad Pandas

Zaawansowane przekształcanie danych (poziom zaawansowany)

  • Złożone łączenia, funkcje okna i operacje pivot w Pandas
  • Efektywne wzorce przetwarzania danych w Polars
  • Kombinowanie operacji i optymalizacja użycia pamięci

Automatyzacja procesów za pomocą Pythona

  • Pisanie skryptów do automatyzacji powtarzających się zadań danych i kroków ETL
  • Harmonogramowanie skryptów za pomocą planistów systemowych lub harmonogramowców zadań
  • Logowanie, obsługa błędów i powiadamianie

Pakowanie skryptów i najlepsze praktyki

  • Tworzenie wykonywalnych plików za pomocą PyInstaller lub podobnych narzędzi
  • Struktura projektu, wirtualne środowiska i zarządzanie zależnościami
  • Podstawy kontroli wersji i dokumentowanie przepływów pracy

Cwiczenie praktyczne miniprojektu

  • Zadanie od początku do końca: czytanie surowych plików, czyszczenie i transformacja danych, tworzenie wyników
  • Automatyzacja przepływu pracy i pakowanie jako skrypt lub wykonywalny plik
  • Przegląd i poprawki na podstawie zwrotu od rówieśników

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Ogólne znajomość pojęć programistycznych lub chęć nauki
  • Poczucie komfortu w korzystaniu z wiersza poleceń lub terminala do instalacji pakietów
  • Doświadczenie w pracy ze spreadsheety (CSV/Excel)

Odbiorcy

  • Analiza danych i personel operacyjny automatyzujący zadania danych
  • Inżynierowie analityczni szukający lekkich skryptów ETL
  • Profesjonalisci zainteresowani praktycznymi przepływami pracy opartymi na Pythonie
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie