0
0
Subtotal:
Brak produktów w koszyku.

Python w analizie danych - blended learning

Python w analizie danych - blended learning

Ocena tego kursu:

Rated 5 out of 5
Kurs Python w analizie danych da Ci solidne przygotowanie do rozpoczęcia kariery w branży IT lub (jeśli pracujesz już w IT) znacznie ułatwi przygotowanie do pracy z analizą danych.

Dlaczego kurs Python w analizie danych?

Python jest jednym z liderów na rynku języków programowania. Popularity of Programming Language Index plasuje go na pierwszym, 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.

Co osiągniesz w czasie kursu?

Poznasz język Python od podstaw, w tym takie zagadnienia programistyczne jak: zmienne, struktury danych, pętle, istrukcje warunkowe, funkcje, programowania obiektowe

Poznasz najważniejsze biblioteki do analizy danych: Pandas (biblioteka do analizy danych wraz z ich wizualizacją), NumPy (biblioteka do analizy numerycznej danych zawierająca funkcje ułatwiające przetwarzanie dużej ilości informacji)

Poznasz najpopularniejszą bibliotekę do wizualizacji danych Matplotlib zawierającą bardzo rozbudowane możliwości tworzenia wykresów i zestawień

Nauczysz się praktycznego wykorzystania Pythona do skutecznej analizy danych

Wykaz technologii

FAQ

999,00 zł

e-learning

3900,00 zł

blended learning

Możliwa płatność w ratach.

Kredyt 0% na 12 rat. Czytaj więcej >>>

Kurs Python w analizie danych obejmie zagadnienia związane z:

Zależy nam na realnym efekcie

Czy kurs online Python w analizie danych przeznaczony jest dla Ciebie?

Zależy nam na realnym efekcie

Czy kurs online Python w analizie danych przeznaczony jest dla Ciebie?

TAK, jeśli...

NIE, jeśli...

Dlaczego warto wybrać ten kurs?

30 godzin*

Zdalnych spotkań na żywo z autorem kursu

40 godzin

Nagrań z teorii i praktyki

Ponad 190

Zadań do wykonania

Zamknięta grupa dyskusyjna

Konsultacja w dowolnym momencie, zarówno z innymi kursantami, jak i autorem

* dostępne tylko w formule blended learning

Zobacz program kursów

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

Autor kursu

Matt Harasymczuk

Główny inżynier technologii kosmicznych w firmie Astro Tech i współzałożyciel Analog Astronaut Training Center. Inżynier lotnictwa i kosmonautyki oraz oprogramowania, nurek techniczny, instruktor nurkowania PADI, instruktor pierwszej pomocy EFR poziomu 1 i 2 dla dorosłych i dzieci, były inżynier Europejskiej Agencji Kosmicznej, Allegro, Centralnego Ośrodka Informatyki i pilot. Studiował lotnictwo i astronautykę w Lotniczej Akademii Wojskowej w Dęblinie oraz informatykę na Politechnice w Poznaniu. Podyplomowo: Medycynę Ekstremalną na UJ, Geofizykę Stosowaną na AGH, Radiobiologię w centrum nuklearnym SCK CEN w Belgii oraz Zarządzanie Przestrzenią Powietrzną na LAW w Dęblinie. Otrzymał Medal Kopernika za tworzenie fundamentów lotów kosmicznych w Polsce i budowę habitatu Lunares – pierwszego analogu bazy księżycowej i marsjańskiej w Europie. Pełni rolę doradczą w Indyjskiej Organizacji Naukowej w ramach obszaru załogowych lotów kosmicznych i szkolenia astronautów. Uczestnik kursów medycyny taktycznej TCCC poziomu 1, 2 i 3, a także wielu szkoleń amerykańskiej organizacji Project PoSSUM. Dla International Institute for Astronautical Sciences stworzył i prowadził program EVA105 szkolenia kandydatów na astronautów z korzystania ze śluzy Quest międzynarodowej stacji kosmicznej w basenie neutralnej pływalności w Survival Systems USA w Groton, CT. Jest także odpowiedzialny za testy w lotach parabolicznych oraz w neutralnej pływalności projektu Space Mobile Medical Module (Advanced Crew Medical Restraint System) współtworzonego z katedrą medycyny katastrof i pomocy doraźnej wydziału medycznego Uniwersytetu Jagiellońskiego. Współtwórca i właściciel dwóch ciśnieniowych skafandrów kosmicznych LEM suit (Lunar Extravehicular Mobility). Obecnie projektuje trzy generacje skafandrów do testów podwodnych na 6m, 18m, 42m. Wraz z dr Agatą Kołodziejczyk oraz Uniwersytetem Śląskim w 2019 roku wygrał Global Space Balloon Challenge za najbardziej nowatorskie i edukacyjne stratosferyczne misje balonowe. Obecnie tworzy centrum szkolenia analogowych astronautów AATC, prowadzi badania z zakresu IoT, smart building, napisał system operacyjny HabitatOS dla baz księżycowych i marsjańskich i działa edukacyjnie w tematyce kosmicznej i obszarze STEM. Autor 6 książek o załogowych lotach kosmicznych i inżynierii oprogramowania oraz wielu publikacji. Przeprowadził 1072 szkoleń i wykładów przez 5758 godzin dla 24 191 inżynierów.

Realizacja kursu krok po kroku

Zaaplikuj na kurs

Otrzymaj dostęp do platformy

Zgodnie z harmonogramem zrealizujemy plan: podzielimy materiał kursu na sensowne moduły edukacyjne, a pomiędzy zorganizujemy sześć pięciogodzinnych spotkań z autorem kursu, tak żebyś mógł teorii uczyć się sam, a warsztaty realizował pod okiem eksperta*

Na zakończenie otrzymasz certyfikat poświadczający Twoje umiejętności

Zaaplikuj na kurs

Formuła blended learning

Efektywna formuła nauki w trybie e-learning Masterclass

Dlaczego warto zainwestować w kurs Python w analizie danych?

EKSPERCKI PROGRAM ROZWOJOWY STWORZYLIŚMY Z MYŚLĄ O BUDOWANIU NAJLEPSZYCH KADR IT

Dlaczego warto zainwestować w kurs Python w analizie danych?

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.

Wiodący język na świecie

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.

Perspektywy rozwoju

Nabyte umiejętności można dalej rozwijać na kursie: Data Science (w programie Statystyka, Uczenie maszynowe, Deep Learning, SPARK).

* dostępne tylko w formule blended learning

Dożywotni dostęp do nagrań

Otrzymasz indywidualny dostęp do platformy, na której udostępnimy Ci materiały w formie nagrań wideo, które będziesz mógł oglądać kiedy chcesz i ile chcesz.

Łatwy do nauki

Prosta, czysta struktura kodu powoduje, że niewiele linijek kodu może zamienić się w niepowtarzalną aplikację.

Projekt końcowy*

Projekt do wykonania samodzielnego podlegający weryfikacji i ocenie końcowej, oparty o rzeczywiste dane i praktyczny problem. Rezultatem jest stworzenie pliku z kodem oraz dokumentacją. W trakcie realizacji projektu końcowego istnieje możliwość konsultacji z prowadzącym.

Wsparcie

W razie gdybyś potrzebował konsultacji, wsparcia podczas rozwiązania zadania to bez przeszkód komunikujesz się z innymi uczestnikami kursu oraz z trenerem na zamkniętej grupie dyskusyjnej - Gittter.

Doświadczenie

Autorem kursu jest Matt Harasymczuk, człowiek z pasją i ogromnym doświadczeniem w pracy z kursantami. Przeprowadził 1072 szkoleń i wykładów przez 5758 godzin dla 24 191 inżynierów.

Quizy po każdym z rozdziałów*

5 pytań zamkniętych jednokrotnego wyboru. Po realizacji każdego modułu będziesz miał możliwość weryfikacji nabytej wiedzy

* dostępne tylko w formule blended learning

Zaaplikuj na kurs

Dbamy o to, by nasi uczestnicy, przystępując do kursu, byli pewni, że spełni ich oczekiwania. Jeśli masz pytania odnośnie procesu rekrutacji, gwarancji oferty współpracy czy innych kwestii, zajrzyj do FAQ, a jeśli tam nie znajdziesz na nie odpowiedzi – napisz do nas.

Możliwa płatność w ratach.

Kredyt 0% na 12 rat. Czytaj więcej >>>

  • e-learning
    Python w analizie
    danych
  • Blended learning
    Python w analizie danych
e-learning
Python w analizie
danych
Blended learning
Python w analizie danych
999,00
Dostęp natychmiast
3900,00
Start kursu: 24.09.2022
6x5h warsztatów z autorem kursu (razem 30h)
40h nagrań wideo na platformie e-learningowej
Formuła kursu - Blended learning: dostęp do nagrań z teorią + warsztaty z Trenerem na żywo
Nieograniczony dostęp do nagrań z kursu
Konsultacje i mentoring
Aktualne narzędzia i dobre praktyki
Zadania domowe i konsultacje przy ich rozwiązaniu na zamkniętej grupie na Slacku
Certyfikat
Ponad 190 zadań do samodzielnej pracy
Ponad 1700 stron materiałów

Matt Harasymczuk - Edukacja przyszłości

W najnowszym odcinku podcastu Stacji IT gościem Łukasz Kobylińskiego był Matt Harasymczuk. Tematem ich rozmowy była edukacja, która jak nietrudno się domyślić, bardzo się zmieniła przez ostatnie dwa lata.

Pakiet dla firm

Indywidualna wycena
  • Tryb zajęć dostosowany do potrzeb twojego zespołu
  • Masz możliwość połączenia kursu z warsztatami na żywo

    z trenerem w metodologii blended learning
  • Zakres oraz rozkład szkolenia w czasie, w pełni dostosowany

    do potrzeb Twojego zespołu

Pakiet dla firm

Indywidualna wycena
  • Tryb zajęć dostosowany do

    potrzeb twojego zespołu
  • Masz możliwość połączenia kursu

    z warsztatami na żywo z trenerem w

    metodologii blended learning
  • Zakres oraz rozkład szkolenia w czasie,

    w pełni dostosowany do potrzeb Twojego

    zespołu

Kurs Python w analizie danych - blended learning

DOSTĘP NATYCHMIAST
Cena: 3900 
  • 40 godzin nagrań
  • Ponad 190 zadań do samodzielnej pracy
  • Ponad 1700 stron materiałów
  • Zamknięta grupa dyskusyjna Gitter
  • Certyfikat
  • Dożywotni dostęp do platformy
  • 14 dni na zwrot
e-learning

Kurs Python w analizie danych - blended learning

START KURSU: 10.09.2022
Cena: 3900,00 zł
  • 6x5h warsztatów z autorem kursu

    (razem 30h)
  • 40h nagrań wideo na platformie

    e-learningowej
  • Formuła kursu - Blended learning:

    dostęp do nagrań z teorią + warsztaty

    z Trenerem na żywo
  • Nieograniczony dostęp do nagrań z kursu
  • Konsultacje i mentoring
  • Aktualne narzędzia i dobre praktyki
  • Zadania domowe i konsultacje przy

    ich rozwiązaniu na zamkniętej grupie na Slacku

FAQ

Tak, otrzymujesz dostęp od razu do całego kursu po zakupie.

Oczywiście.  Dajemy Ci gwarancję sprawdzenia jakości kursu przez 14 dni od momentu otrzymania dostępu do kursu. 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.

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.

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).

W trybie masterclass masz poczucie, że realizujesz kurs z grupą i nie zostajesz sam z problemem. W trakcie trwania całego kursu zorganizowane zostaną cztery spotkania z autorem kursu, podczas których będziesz mógł omówić interesujące Ciebie zagadnienia.

Bazując na doświadczeniach, opracowaliśmy format i plan kursu, który skutecznie motywuje Cię do systematycznego działania i w rezultacie efektywnie przybliża do założonego celu.

Masz pytania? Napisz do nas!

Aktualnie oglądasz:

Python w analizie danych - blended learning

3900 

3900 

Inni kupili również:

Kurs Uczenie maszynowe – blended learning

3900 

Kurs Clean Architecture- blended learning

2900 

Kurs Uczenie maszynowe – blended learning

3900 

Kurs Clean Architecture- blended learning

2900 

Kurs Uczenie maszynowe – blended learning

3900 

Kurs Clean Architecture- blended learning

2900 

Zapytaj o indywidualną ofertę dla firm

Dbamy o to, by nasi uczestnicy, przystępując do kursu, byli pewni, że spełni ich oczekiwania. Jeśli masz pytania odnośnie procesu rekrutacji, gwarancji oferty współpracy czy innych kwestii, zajrzyj do FAQ, a jeśli tam nie znajdziesz na nie odpowiedzi – napisz do nas.

Zaloguj się