Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib

Autor: Przemysław Dacko

Format: Zip

Data wydania: 2022-08-11

Liczba stron: 0

Status: dostępna

Obierz kurs na analizę danych w Pythonie!

Według raportu Digital 2022 liczba internautów to ponad 62% światowej populacji. Są nas miliardy i w krótkim czasie produkujemy miliardy danych. We współczesnym świecie zbiory danych postrzegane są niemal jak złoto, determinują bowiem kierunek rozwoju gospodarki. Jednakże tylko odpowiednio przetworzone dane stają się wartościowymi informacjami. Możemy przyjąć, że kształtują one każdy biznes, dlatego biznes chętnie sięga po analizę danych - naukę, w której surowe dane są analizowane w celu uzyskania na ich podstawie użytecznych informacji i wniosków.

A więc jak przekuć zebrane dane w złoto? Branżowym standardem w analizie danych jest język Python i dystrybucja Anaconda wraz z licznymi pakietami data science. Zarezerwuj ponad 6 godzin na naukę, a wszystkie te niezbędne narzędzia i metodyki analizowania danych poznasz w ramach naszego kursu.

W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia wideo z analizy danych w Pythonie nauczysz się:

• Korzystać z dystrybucji Anaconda
• Używać programów Jupyter Lab i Jupyter Notebook
• Tworzyć wirtualne środowiska dla języka Python i nimi zarządzać
• Korzystać na poziomie podstawowym z języka Python
• Używać na poziomie podstawowym biblioteki Pandas, w tym:
  • Obsługiwać DataFrame'y i sety
  • Operować na DataFrame'ach i setach
  • Wczytywać pliki Excel, CSV, tekstowe, pickle
  • Wczytywać dane z baz danych i poprzez API
• Stosować metody oczyszczania danych:
  • Usuwać puste wiersze
  • Podglądać i przeglądać dane
  • Zarządzać duplikatami
  • Radzić sobie z błędnym typem danych
  • Formatować tabele i dane
  • Usuwać konkretne znaki
• Korzystać z metod manipulacji danymi:
  • Zmieniać nazwy i dzielić kolumny
  • Agregować dane i znajdować średnie, sumy, mediany, minimum i maksimum
  • Grupować dane - sprawdzać teorię i analizować konkretne tendencje
  • Sortować dane
  • Filtrować dane
  • Łączyć kilka źródeł i tabel w jedną
• Używać biblioteki Matplotlib i tworzyć wykresy:
  • Tworzyć podstawowy wykres liniowy
  • Edytować markery i linie
  • Edytować etykiety i siatki
  • Tworzyć subwykresy
  • Tworzyć wykres scatterplot
  • Tworzyć wykres słupkowy
  • Generować histogram
  • Tworzyć wykres kołowy
• Analizować dane i wyciągać wnioski z uzyskanych informacji

Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib rozpoczyna się konfiguracją środowiska Anaconda i instalacją bibliotek. W drugim rozdziale przestaną Ci być obce podstawy języka Python, poznasz między innymi operatory, listy, tuple, sety, słowniki, instrukcje warunkowe, pętle, funkcję lambda, RegEx i wyjątki. Po zaprzyjaźnieniu z Pythonem przyjdzie kolej na Pandas - bibliotekę oferującą struktury danych i operacje do manipulowania tabelami liczbowymi, a także szeregami czasowymi. Następnie czeka Cię dużo pracy z danymi; nauczysz się je oczyszczać, agregować i grupować. Po odpowiednim przygotowaniu danych kolej na ich wizualizację. W ostatnim rozdziale poznasz bibliotekę Matplotlib do generowania wizualizacji danych takich jak wykresy i histogramy. Kurs z analizy danych w Pythonie zakończysz na poziomie podstawowym. Będziesz w stanie samodzielnie stworzyć projekt analizy i przeprowadzić ją od wczytania danych po wnioski i wyniki w postaci tabel i wykresów. Pozbędziesz się uczucia skołowania, wywołanego wątpliwościami, od czego by rozpocząć naukę, a poznane zagadnienia pozwolą Ci na efektywny dalszy rozwój, wskażą bowiem wiele punktów wyjścia do kreowania swojej ścieżki w data science.

Jakie zadania wykonuje analityk danych?

Do codziennych zadań analityka należy zwiększanie wydajności poprzez wykrywanie wzorców w danych. Pod tym pojęciem kryje się realizowana na różne sposoby praca z danymi, w tym ich eksploracja, zarządzanie nimi, a także analiza statystyczna i wizualizacja danych. Analityk zajmuje się weryfikacją pewnych hipotez biznesowych i przygotowaniem raportów dla zarządu lub innych pracowników firmy. Jednocześnie zachowuje dużą samodzielność, eksplorując dane w sposób kreatywny i poszukując ciekawych zależności i zachowań. Już teraz jest to jeden z lepiej opłacanych zawodów w branży informatycznej, a analityk danych jest pożądanym pracownikiem z pogranicza IT i biznesu w każdej, zarówno większej, jak i mniejszej firmie.

Zobacz także kursy wideo z .NET