Kurz je určen pro všechny zájemce, kteří hledají flexibilní nástroj pro analýzu dat, zájemce o zpracování dat v programovacím jazyce Python, kteří ho plánují použít pro manipulaci, analýzu a vizualizaci dat, resp. pro nasazení v oblasti Data [...]
  • PYTHON_DATAN
  • Délka 5 dní
  • 50 ITK bodů
  • 8 termínů
  • ČR (23 000 Kč)

    SR (1 000 €)

  • Mírně pokročilý

Kurz je určen pro všechny zájemce, kteří hledají flexibilní nástroj pro analýzu dat, zájemce o zpracování dat v programovacím jazyce Python, kteří ho plánují použít pro manipulaci, analýzu a vizualizaci dat, resp. pro nasazení v oblasti Data Science.

»
  • Účastníci kurzu se naučí používat knihovnu Pandas a další podpůrné knihovny, které jsou potřebné pro práci s daty, jejich analýzu a vizualizaci. Školení vede účastníky příklady reálných data setů a reálných projektů z oblasti zpracování dat. Uvedené příklady a postupy jsou samozřejmě použitelné proLinux/UNIX, WINDOWS a OS X.
  • Data Scientist, datoví analytici, zejména v Big Data prostředí, jsou primárním auditoriem pro tento intenzivní kurz.
  • Software vývojáři, kteří ovládají jazyk Python alespoň na střední az pokročilé úrovni a kteří mají za cíl vytvářet data-intenzivní aplokace pomocí enginu SPARK v prostredi Big Dat (Cloud).
  • Datoví architekti
  • Základní znalost jazyka Python na úrovni kurzu PYTHON_INTRO
  • Odborný výklad s praktickými ukázkami, cvičení na počítačích.
  • Tištěné prezentace probírané látky.

Úvod do prostředí IPython

  • Nástroje pro online práci s daty ( Jupyter Notebook a Jupyter Lab )
  • Export výstupů do PDF a jiných formátů

Přehled datových struktur v Pythonu

  • List,tuple,atd.

Modul Pandas

  • Objekty pro práci s tay ( Series, DataFrame )

Modul NumPy

  • Práce s vícerozměrnými datovými strukturami

Import dat z různých zdrojů

  • CSV
  • HTML
  • JSON
  • SQL

Práce s daty

  • Transformace
  • Doplňování chybějících hodnot
  • Mapování
  • Nahrazování

Pokročilá práce s daty

  • Concat, merge, join
  • Pivoting, stacking, unstacking
  • Melting

Agregace a seskupování dat

  • Split, apply, combine
  • Transformace
  • Filtrování

Časové řady

  • Reprezentace datumu, času a časových intervalů
  • Objekty Timestamp, Timedelta, DateTimeIndex a další

Vizualizace

  • Vytváření grafů v prostředí IPython
  • Načítání dat do grafů z objektů Pandas
  • Práce s grafy různých typů
  • Agregace dat do grafů
Aktuální nabídka
Školicí místo
Jazyk kurzu

Uvedené ceny jsou bez DPH.

Školení na míru

Nenašli jste vhodný termín, nebo chcete školení přizpůsobit specifickým potřebám vašeho týmu? Rádi pro vás připravíme školení na míru.