Szkolenie Bootcamp – Analiza danych w Pythonie.

• Szkolenie odbywa się w formie zdalnej w czasie rzeczywistym.
• 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.

Łączna liczba godzin : 48

• Liczba godzin teoretycznych: 6
• Liczba godzin praktycznych: 42

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, PyCharm 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.
   • Import i eksport danych (csv, txt, 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.

2. Eksploracja danych w Pandas + Numpy

• • Import i eksport danych (csv, txt, 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.

3. Pozyskiwanie danych z API oraz webscraping

• • Interakcja oraz pobieranie danych z API.
  • Webscrapping stron internetowych.

4. 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.

5. Uczenie maszynowe

• • Przygotwanie 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
• i inne

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.