Kurz je určený pre všetkých záujemcov, ktorí hľadajú flexibilný nástroj pre analýzu dát, záujemcov o spracovanie dát v programovacom jazyku Python, ktorí ho plánujú použiť pre manipuláciu, analýzu a vizualizáciu dát, resp. pre nasadenie v [...]
  • PYTHON_DATAN
  • Dĺžka 5 dní
  • 50 ITK bodov
  • 4 termíny
  • Bratislava (1 000 €)

    Brno (23 000 Kč)

    Praha (23 000 Kč)

  • Mierne pokročilý

Kurz je určený pre všetkých záujemcov, ktorí hľadajú flexibilný nástroj pre analýzu dát, záujemcov o spracovanie dát v programovacom jazyku Python, ktorí ho plánujú použiť pre manipuláciu, analýzu a vizualizáciu dát, resp. pre nasadenie v oblasti Data Science.

»

Účastníci kurzu sa naučia používať knižnicu Pandas a ďalšie podporné knižnice, ktoré sú potrebné pre prácu s dátami, ich analýzu a vizualizáciu. Školenie vedie účastníkov príkladmi reálnych dáta setov a reálnych projektov z oblasti spracovania dát. Uvedené príklady a postupy sú samozrejme použiteľné pre Linux/UNIX, WINDOWS a OS X.

  • Data Scientist, dátoví analytici, najmä v Big Data prostredí sú primárnym auditóriom pre tento intenzívny kurz
  • Software vývojári, ktorí ovládajú jazyk Python aspoň na strednej až pokročilej úrovni, a ktorí majú za cieľ vytvárať data-intenzívne aplikácie pomocou enginu SPARK v prostredí Big Data (Cloud)
  • Dátoví architekti

Základná znalosť jazyka Python na úrovni kurzu PYTHON_INTRO

Odborný výklad s praktickými ukážkami, cvičenia na počítačoch

Tlačené prezentácie preberanej látky

Úvod do prostredia IPython

  • Nástroje pre online prácu s dátami (Jupyter Notebook a Jupyter Lab)
  • Export výstupov do PDF a iných formátov

Prehľad dátových štruktúr v Python

  • List, tuple, atď.

Modul Pandas

  • Objekty pre prácu s tay (Series, DataFrame)

Modul NumPy

  • Práca s viacrozmernými dátovými štruktúrami

Import dát z rôznych zdrojov

  • CSV
  • HTML
  • JSON
  • SQL

Práca s dátami

  • Transformácia
  • Dopĺňanie chýbajúcich hodnôt
  • Mapovanie
  • Nahrádzanie

Pokročilá práca s dátami

  • Concat, Merge, Join
  • Pivoting, Stacking, Unstacking
  • Melting

Agregácia a zoskupovanie dát

  • Split, Apply, Combine
  • Transformácia
  • Filtrovanie

Časové rady

  • Reprezentácia dátumu, času a časových intervalov
  • Objekty Timestamp, Timedelta, DateTimeIndex a ďalšie

Vizualizácia

  • Vytváranie grafov v prostredí IPython
  • Načítanie dát do grafov z objektov Pandas
  • Práca s grafmi rôznych typov
  • Agregácia dát do grafov
Aktuálna ponuka
Školiace miesto
Jazyk kurzu

Uvedené ceny sú bez DPH.