Plan Szkolenia

Dzień 1:

Przegląd podstawowych Python i Data Analysis umiejętności

Wprowadzenie do NumPy

  • Tworzenie tablic NumPy
  • Typowe operacje na macierzach
  • Korzystanie z ufuncs
  • Widoki i nadawanie na tablicach NumPy
  • Optymalizacja wydajności poprzez unikanie pętli
  • Optymalizacja wydajności za pomocą cProfile

Data Analysis z Pandas

  • Używanie wektoryzowanych danych w pandach
  • Zarządzanie danymi
  • Sortowanie i filtrowanie danych
  • Operacje zbiorcze
  • Analizowanie szeregów czasowych

Data Visualization z Matplotlib

  • Tworzenie wykresów za pomocą Matplotlib
  • Używanie Matplotlib z poziomu pandas
  • Tworzenie wykresów jakości
  • Wizualizacja danych w notatnikach Jupyter
  • Inne biblioteki wizualizacji w Python

Dzień 2:

Inne Python biblioteki dla Data Analysis

  • scikit-learn
  • Scipy
  • statsmodel
  • RPy2

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowe Python i umiejętności analizy danych

Uczestnicy

  • Programista Python
  • Analitycy danych
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (4)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie