Szkolenie Bootcamp – Analiza danych w Pythonie

• Szkolenie odbywa się w formie zdalnej w czasie rzeczywistym.
• Usługa jest prowadzona w trybie godzin dydaktycznych.
• Przerwy nie są wliczone w czas trwania usługi.
• Koszt przerw nie jest wliczony w koszt szkolenia.
• Szkolenie odbywa się w trybie zdalnym.
• Walidacja poprzez test z wynikiem generowanym automatycznie zostanie przeprowadzona w ostatnich 20 minutach szkolenia.
• Na początku szkolenia zostanie przeprowadzony post test.
• Liczba godzin teoretycznych: 6
• Liczba godzin praktycznych: 42
• Łączna liczba godzin dydaktycznych: 48

Metody interaktywne i aktywizujące – treść stała

• metoda warsztatowa (learning by doing),
• ćwiczenia praktyczne na realnych danych,
• metoda problemowa (case study),
• praca projektowa – mini-projekty modułowe,
• demonstracja trenera i odtwarzanie krok po kroku,
• dyskusja moderowana i wymiana doświadczeń,
• samodzielna praca z bieżącym feedbackiem.

Program szkolenia - zakres tematyczny:

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.

• Dostęp do nagrania ze szkolenia.
• Po szkoleniu uczestnik otrzyma zaświadczenie zgodne ze wzorem MEN.

• Płynna obsługa komputera
• Posiadanie komputera z dostępem do Internetu, kamerą internetową, głośnikami oraz mikrofonem
• Minimalny poziom frekwencji: co najmniej 80% zajęć
• Frekwencja potwierdzana na podstawie raportów logowań

Szkolenia mogą zostać zrealizowane z projektów:

• Małopolski Pociąg do kariery
• Kierunek - Rozwój
• Nowy start w Małopolsce z EURESEM
• Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe
• Regionalny Fundusz Szkoleniowy II
• Małopolskie Bony Rozwojowe

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.)

Tryb online:

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.

Wymagania sprzętowe:

1. Wymagany komputer z dostępem do Internetu oraz możliwość instalacji środowiska Python (np. Anaconda) i bibliotek wykorzystywanych podczas szkolenia. W przypadku braku oprogramowania, proszę o kontakt – zostanie udostępniony pulpit zdalny.
2. Szkolenie realizowane jest dla systemu operacyjnego Microsoft Windows. W przypadku posiadania innego systemu typu Mac iOS, proszę o informację.
3. Przeglądarka internetowa (dowolna przeglądarka internetowa: Edge, Chrome, Firefox, Safari, Internet Explorer itp.)
4. Głośniki lub słuchawki
5. Opcjonalnie: drugi monitor, bądź jakikolwiek oddzielny ekran, np. TV, ekran telefonu. Na jednym ekranie wyświetlasz obraz udostępniany przez trenera, a na drugim uczestnik pracuje samodzielnie. Do wyświetlania ekranu udostępnionego przez trenera można również wykorzystać telefon lub TV.

Parametry komputera:

• minimum 1 rdzeń, Pentium 3
• 256 MB RAM
• 150 MB wolnego miejsca na dysku ;)
• karta dźwiękowa
• jedna z przeglądarek internetowych:
  • IE >6
  • Firefox
  • Google Chrome
  • Safari

Łącze internetowe

Łącze internetowe powinno posiadać szybkość min. 1 Mb/s. Łącza internetowe naszych serwerów to >10 Gb/s.