Bootcamp Analiza Danych w Pythonie

• Szkolenie odbywa się w formie zdalnej w czasie rzeczywistym.
• Usługa jest prowadzona jest w trybie godzin dydaktycznych.
• Przerwy nie są wliczone w czas trwania usługi.
• Koszt przerw nie jest wliczony w koszt szkolenia.

Program szkolenia:

1. Podstawy języka Python

• Wybór środowiska programistycznego (Jupyter notebook, Spyder i inne edytory).
• Uruchamianie skryptów z wiersza poleceń.
• Instalacja modułów w konsoli poprzez conde i pip.
• Podstawowe typy danych (str, int, float, complex).
• Operatory arytmetyczne i logiczne.
• Typy danych kolekcji (list, dict, tuple, set).
• Wszystko jest obiektem.
• Wbudowane funkcje.
• Składnia oraz rola wcięć w kodzie.
• Instrukcje sterujące (for, while, if, elif, else).
• Funkcje def oraz funkcje anonimowe lambda.
• Import modułów.
• Podstawowe moduły time, datetime, random, os i inne.
• Obsługa błędów (try…except).
• Listy sklejane (List comprehensions).
• Generatory.
• Programowanie obiektowe.

1. Eksploracja danych w Pandas + Numpy

• Import i eksport danych (csv, txt, h5, xlsx).
• Typy kolekcji danych w Pandas (Dataframe, Series).
• Transformacja, sortowanie oraz grupowanie danych.
• Łączenie danych (merge, concat).
• Filtrowanie danych.
• Czyszczenie oraz imputacja braków danych.
• Połączenie oraz pobieranie danych z baz danych.
• Eksploracja i analiza danych w Pandas.
• Wizualizacja danych przy pomocy pakietu Pandas.
• Typy danych oraz konwertowanie danych w Numpy.
• Tablice jedno, dwu oraz trójwymiarowe w Numpy.
• Indeksowanie oraz operacje na wektorach.

1. Pozyskiwanie danych z API oraz webscraping

• Interakcja oraz pobieranie danych z API.
• Webscrapping stron internetowych.
• Automatyzacja z pakietem Selenium.

1. Wizualizacja danych

• Wprowadzenie do biblioteki matplotlib.
• Histogramy.
• Wykresy kolumnowe.
• Wykresy liniowe.
• Wykresy punktowe oraz zależności.
• Mapy cieplne.
• Łączenie wykresów.
• Elementy wykresów: tytuł, oś x-y, skala, legenda.
• Wizualizacja danych wielowymiarowych.
• Import i obróbka zdjęć.
• Wizualizacja przy użyciu Seaborn.
• Wizualizacja danych na mapach przy użyciu biblioteki Folium.
• Interaktywne wykresy w Plotly.

1. Uczenie maszynowe

• Interakcja oraz pobieranie danych z API.
• Webscrapping stron internetowych.
• Automatyzacja z pakietem Selenium.

1. Pozyskiwanie danych z API oraz webscraping

• Przygotowanie danych.
• Podział na zbiór treningowy, testowy oraz walidacyjny.
• Dobór zmiennych do modelu (feature engineering).
• Problem regresji vs problem klasyfikacji.
• Algorytmy regresyjne (regresja liniowa, drzewa regresyjne, lasy losowe, wzmocnione drzewa decyzyjne, sieci neuronowe).
• Metryki regresyjne.
• Algorytmy klasyfikacyjne (naiwny klasyfikator Bayesa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, lasy losowe, SVM, sieci neuronowe).
• Metryki klasyfikacyjne.
• Walidacja modeli (kroswalidacja).
• Przeuczenie modelu, a niedotrenowanie modelu.
• Algorytmy grupujące (k-means, DBSCAN).
• Problemy symulacyjne.

Nagranie z kursu.

Po szkoleniu uczestnik otrzyma zaświadczenie zgodne ze wzorem MEN.

Znajomość języka angielskiego umożliwiająca pisanie kodu i czytanie dokumentacji.

Kurs Analiza danych Python przeznaczony jest dla osób, które dopiero zaczynają swoją przygodę z analizą, jaki i dla tych które chcą rozwinąć swoje umiejętności.

Płynna obsługa komputera.

Znajomość MS Excel na poziomie średnio zaawansowanym.

Szkolenie może zostać zrealizowane z projektów:

• Kierunek-Rozwój
• Małopolski pociąg do kariery
• Nowy start w Małopolsce z EURESem

Koszt usługi będzie zwolniony z podatku VAT jeśli: Usługa zwolniona z podatku VAT na podstawie art. 43 ust. 1 pkt 29 lit. c ustawy z dnia 11 marca 2004 r. o podatku od towarów i usług (t.j. Dz. U z 2021, poz. 685 ze zm.)

Informacje dotyczące realizacji szkolenia w trybie zdalnym.

Szkolnie realizowane jest a pomocą aplikacji MS Teams. Link umożliwiający dołączenie do szkolenia wysłany będzie na kilka dni przed startem szkolenia. Link będzie ważny przez cały okres szkolenia.

Co jest potrzebne do szkolenia:

Komputer z dostępem do Internetu oraz zainstalowane:

• Anaconda (https://www.anaconda.com/download)
• Visual Studio Code (https://code.visualstudio.com/download)

1. Szkolenie realizowane jest dla systemu operacyjnego Microsoft Windows. W przypadku posiadania innego systemu typu Mac iOS, proszę o informację.
2. Przeglądarka internetowa (dowolna przeglądarka internetowa: Edge, Chrome, Firefox, Safari, Internet Explorer itp.)
3. Głośniki lub słuchawki
4. Polecamy: drugi monitor, bądź jakikolwiek oddzielny ekran, np. TV, tablet, rzutnik lub ekran telefonu. Na jednym ekranie wyświetlany jest obraz udostępniany przez trenera, a na drugim uczestnik pracuje samodzielnie.

Szkolenie realizowane przy wykorzttaniu MS Teams, zalecane jest pobranie darmpowej aplikacji.

Uczestnik szkolenia na 7 przed planowanym terminem ropoczęcia zajęć otrzymuje link do wirtualnej klasy.