Kursy | Sages

Python w analizie danych – e-learning

Cena kursu

Cena
999 699 zł
Dostępność do:

Co obejmuje e-learning?

Ponad 1700 stron materiałów
Ponad 190 zadań do samodzielnej pracy
Zamknięta grupa dyskusyjna
Cztery case study
Najnowsze biblioteki i informacje

Jeśli. . .

1
masz problemy z

programowaniem w Pythonie, wykorzystaniem bibliotek do analizy danych lub wizualizacją wyników, pracą ze zbyt dużą ilością danych


nie wiesz jak

wykorzystać Pythona do skutecznej analizy danych, przenieść obliczenia do czegoś bardziej wydajnego niż Excel lub zrównoleglić przetwarzanie danych

2

3
Twoje dotychczasowe aplikacje były

trudne w utrzymaniu, pracochłonne lub niereużywalne


zastanawiasz się jak łatwo wejść w takie technologie jak

numpy, pandas, matplotlib

4

. . . to ten kurs jest WŁAŚNIE dla Ciebie!

Poznaj prowadzącego

Matt Harasymczuk – jest głównym inżynierem technologii kosmicznych i oprogramowania w Astro Tech and Bioastronautics Research gdzie tworzy HabitatOS – system operacyjny dla przyszłych baz na Księżycu i Marsie. Wcześniej pracował w Europejskiej Agencji Kosmicznej, w Allegro oraz w Centralnym Ośrodku Informatyki jako główny specjalista ds. architektury procesów. Studiował lotnictwo i kosmonautykę w Lotniczej Akademii Wojskowej oraz informatykę na Politechnice Poznańskiej. Otrzymał Medal Kopernika za stworzenie podstaw dla lotów kosmicznych w Polsce i budowę pierwszego w Europie habitatu. Prywatnie PADI DiveMaster, pilot, zwycięzca Global Space Balloon Challenge w 2019 i ojciec. Autor sześciu książek dotyczących inżynierii oprogramowania oraz astronautyki. W jego 667 szkoleniach łącznie brało udział prawie 7 tysięcy osób.

Przykładowe opinie po szkoleniach, które prowadził Matt

"Matt posiada duże doświadczenie praktyczne, którym potrafi się podzielić. Jest to człowiek z pasją, który zaraża wszystkich dokoła:) Przygotowany podręcznik jest dobrze zredagowany. Na zajęciach buło dużo zadań praktycznych"
"Bardzo ciekawie przedstawiony materiał. Prowadzący super człowiek ( zaangażowany, jasno tłumaczący zwiłości )"
"Prowadzący posiadał mega wiedzę popartą doświadczeniem, poza tym świetna atmosfera na zajęciach i w samej firmie ;)"
"Widać, że prowadzący posiada duże doświadczenie praktyczne w programowaniu. Dawał bardzo dużo praktycznych porad wynikających z posiadanego doświadczenia. Tematy przedstawione zostały w sposób zrozumiały, ze zwróceniem uwagi na mogące sprawiać trudnosci detale. Zdecydowanie warto było w nim uczestniczyć"

Dlaczego Python?

Python jest jednym z liderów na rynku języków programowania. Popularity of Programming Language Index plasuje go na pierwszym miejscu, RedMonk na drugim, a Tiobe Index na trzecim miejscu pod względem popularności i ilości wytwarzanego oprogramowania. Microsoft rozważa, czy z Pythona nie zrobić języka skryptowania arkuszy Excel i całego pakietu Office. Środowiska akademickie, nie tylko informatyczne, kształcą nowe kadry, które posiadają umiejętność programowania w Python. Tendencja wzrostu jego popularności pozwala przypuszczać, że w ciągu kilku następnych lat stanie się niekwestionowanym liderem, tak, jak już to ma miejsce w branży Data Science i Machine Learning.

Szkolenie odbędzie się za pomocą platformy e-learningowej i pokryje zagadnienia związane z:

  • wprowadzeniem do programowania w Python
  • problematyką analizy numerycznej danych
  • wprowadzeniem do ekosystemu narzędzi scipy
  • ekstrakcją danych z różnych formatów (JSON, CSV, HTML, SQL)
  • wykorzystaniem bibliotek do analizy numerycznej (numpy, pandas)
  • tworzeniem i pracą z notebookami (jupyter, jupyter lab, pycharm)
  • generowaniem wykresów i wizualizacją danych (matplotlib, plotly, bokeh, seaborn)
  • zagadnieniami wydajnościowymi

Zalety szkolenia:

  • usamodzielnienie w pracy ze środowiskiem programistycznym
  • samodzielna praca nad danymi
  • wgląd trenera w wyniki samodzielnych ćwiczeń w domu
  • wyrabianie samodyscypliny
  • nauka posługiwania się multimediami w edukacji

Agenda kursu:

  1. Wprowadzenie do Python
  2. Instalacja środowiska Python
  3. Problemy podczas instalacji i konfiguracji środowiska
  4. Wprowadzenie do IDE na przykładzie Jupyter
  5. Instalacja i uruchamianie Jupyter i pakietów
  6. Obsługa interfejsu Jupyter
  7. Użytkowanie Jupyter
  8. Najczęstsze Problemy
  9. Podstawowe słownictwo programistyczne
  10. Podstawy programowania: zmienne, stałe, typy danych
  11. Sterowanie przepływem: instrukcje warunkowe, pętle
  12. Automatyzacja pracy: funkcje
 
  1. Elementy składni języka
  2. Numeryczne typy danych
  3. Logiczne typy danych
  4. Łańcuchy znaków
  5. Sekwencje
  6. Słowniki
  1. Instrukcje warunkowe i sterujące przepływem
  2. Pętle
  3. Rozwinięcia i wyrażenia generatorowe
  4. Funkcje
  5. Programowanie obiektowe
  1. Pliki
  2. Datetime
  3. Serializacja
  4. Bazy danych
  5. Wyrażenia regularne
  1. Typy wbudowane i stałe
  2. Import i export danych
  3. Definiowanie tablic
  4. Pseudolosowość
  5. Atrybuty tablic
  6. Wybieranie i iteracja
  7. Manipulacja danymi
  8. Statystyka i arytmetyka na tablicach
  9. Logika elementów tablic
  10. Trygonometria
  11. Wielomiany
  1. Konfiguracja biblioteki oraz wyświetlania
  2. Import i export danych
  3. Typy danych
  4. Daty i szeregi czasowe
  5. Indeksy i atrybuty
  6. Series i DataFrame
  7. Operacje na Seriach i DataFrame
  8. Architektura i plany rozwoju Pandas
  1. Rodzaje wykresów i podstawianie danych
  2. Stylowanie wykresów
  3. Wykresy i podwykresy
  4. Export do różnych formatów
  5. Alternatywy do Matplotlib
  6. Integracja Matplotlib z Pandas
  7. Złożoność obliczeniowa, notacja wielkiego O
  8. Techniki pracy z danymi większymi niż ilość RAMu
  9. Triki zwiększające wydajność
  1. Cztery case studies: COVID-19, dane sportowe, dane finansowe i sensory IoT
  2. Pobieranie danych z różnych źródeł
  3. Oczyszczanie informacji
  4. Selekcja istotnych informacji
  5. Wykorzystanie metod Numpy, Pandas i Matplotlib
  6. Przygotowanie do analizy
  7. Wizualizacja danych

Dlaczego ten kurs jest wyjątkowy?

Warsztatowy charakter zajęć

Każda sekcja szkolenia jest zakończona zadaniami praktycznymi do wykonania. Podczas kursu do wykonania będzie ponad 190 zadań praktycznych. Każde z zadań poza rozwiązaniem ma także filmik „live coding” demonstrujący rozwiązanie.

Przekrojowość

Kurs prowadzi uczestnika od podstaw Pythona po tematy związane z analizą danych wraz z ich wizualizacją.

Najlepsze praktyki

W trakcie szkolenia uczestnik dowie się jak można wykorzystać Pythona do przetwarzania dużej ilości danych, na jakie aspekty wydajnościowe należy zwrócić uwagę. Omówimy również standardy kodowania oraz techniki i struktury pozwalają na zwiększenie czytelności i reużywalności kodu.

Prowadzący

Matt programuje od 2004 roku, a w Pythonie od 2009. Szkolił ponad 4160 godzin podczas 667 warsztatów.

Case Study

W części analizy danych poza zadaniami utrwalającymi znajomość bibliotek, są także dłuższe projekty, case study, który wykonujemy razem. Ponadto uczestnicy będą mieli za zadanie wykonać analizę własnych problemów.

Wsparcie

Dostęp do zamkniętej grupy uczestników kursu (możliwość zadawania pytań, wsparcie przy rozwiązywaniu problemów, możliwość konsultacji z autorem kursu).

Jeśli nie znajdziesz odpowiedzi poniżej - napisz do nas!

Kurs jest w formie wideo. Nagrania zamieszczone są na platformie e-learningowej, do której otrzymujesz indywidualny dostęp. Poza nagraniami wideo dostępne są pliki do pobrania (kod źródłowy, slajdy, pliki tekstowe, odnośniki do zewnętrznych materiałów, testy, etc). Po każdej lekcji otrzymasz pakiet zadań dodatkowych, które możesz rozwiązać samodzielnie.

Zalecany czas to 6 lub więcej godzin w tygodniu. Zachęcamy do regularnej pracy w ciągu tygodnia, np. półtora czy dwie godziny z rana, wtedy kiedy umysł jest wypoczęty. Jednak godziny samodzielnej nauki możesz wyznaczyć dowolnie, według swojego rytmu dnia. 

Tak kurs jest już gotowy i od razu po dokonaniu zakupu otrzymujesz dostęp do całego kursu. Bazując na doświadczeniach zalecamy realizować jeden moduł tygodniowo, aczkolwiek tempo pracy możesz dopasować do własnych potrzeb.

Oczywiście. Dajemy Ci gwarancję sprawdzenia jakości kursu przez 14 dni od momentu otrzymania dostępu. Oznacza to, że jeśli zgłosisz się do nas w określonym terminie z informacją, że kurs nie spełnił Twoich oczekiwań, oddamy Ci w całości wpłacona kwotę.

Otrzymasz dożywotni (a raczej tak długo jak będzie istniał kurs) dostęp do tej edycji kursu, wszystkich materiałów w niej zawartych, przyszłych aktualizacji oraz społeczności (platforma Gitter).

faq

Uzyskaj dostęp do bezpłatnych materiałów

Chcesz od razu przejść do konkretów?

Jeśli potrzebujesz jeszcze chwili na zastanowienie się nad zakupem, zostaw nam maila i pozostańmy w kontakcie. Będziemy regularnie przesyłać Ci materiały i fragmenty lekcji, które pozwolą Ci lepiej zrozumieć zakres i cel kursu, a także samodzielnie zacząć przygodę z unikalnym kursem.