Analiza danych i programowanie w Python

987 zł*
*Podana cena kursu jest ceną:

  • brutto (zawiera podatek VAT 23%), jeśli zakupu dokonują osoby fizyczne nie prowadzące działalności gospodarczej;
  • netto (nie zawiera podatku VAT 23% – cena brutto 1214,01 zł), jeśli zakupu dokonują osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą lub osoby prawne;
  • obowiązującą dla płatności przed rozpoczęciem kursu.
Cena zawiera m.in. certyfikat zdania egzaminu (na podstawie rozwiązanych zadań sprawdzających), zaświadczenie ukończenia kursu (na podstawie obecności), komplet materiałów z pełnymi rozwiązaniami, darmowe konsultacje (więcej), zajęcia w sali komputerowej lub w formie zdalnej (więcej) – do wyboru.
(za 30 godzin dydaktycznych)
*Szczegóły cenowe
Kurs Python - Python

Poziom: podstawowy + średnio zaawansowany

30 godzin dydaktycznych

Zajęcia zdalne lub stacjonarne w sali komputerowej

Zaświadczenie ukończenia

Ocena kursu: 4,55/5,00 – 94% ocen co najmniej 4 (w skali od 1 do 5)

Koordynator: Piotr Ćwiakowski (pcwiakowski@labmasters.pl)

Oprogramowanie: Python / Jupyter Notebook

Miejsce: Wydział Nauk Ekonomicznych UW, Warszawa ul. Długa 44/50 (mapa)

Opis kursu

Podstawowym przeznaczeniem kursu Analiza danych i programowanie w Python, jest wprowadzenie do języka Python, który jest obecnie jednym z najpopularniejszych języków programowania, używanym zarówno do analizy i wizualizacji danych jak i tworzenia aplikacji webowych i natywnych. Zajęcia dedykowane są przede wszystkim osobom rozpoczynającym przygodę z programowaniem lub Pythonem. Użytkownicy niepracujący wcześniej z danymi ilościowymi powinni (naszym zdaniem) najpierw dobrze poznać środowisko MS Excel. Przydatna, ale nie niezbędna, może być znajomość programu R. Praca w Pythonie oznacza niemal wyłącznie pisanie komend (korzystając z różnorodnych bibliotek) – interfejs graficzny jest tylko dodatkiem i ułatwieniem w programowaniu i obliczeniach.

Tematyka kursu obejmuje zapoznanie Słuchaczy z językiem programowania Python oraz środowiskiem Jupyter Notebook, zapoznanie z podstawami programowania oraz ideą programowania obiektowego oraz przedstawienie podstawowych pakietów do przetwarzania danych oraz wizualizacji graficznej. W programie kursu znajdują się również charakterystyczne dla Pythona elementy dotyczące podstawowych obiektów oraz kontroli przepływu czy też obsługi błędów.

Kurs ma charakter warsztatowy i intensywny – podczas każdych zajęć oprócz prezentacji, wyczerpująco skomentowanych skryptów Pythona, Słuchacze wykonują pod kierunkiem prowadzącego wiele krótkich ćwiczeń i zadań, które sprawiają, że wiedza przekazywana na zajęciach natychmiast zamienia się w konkretne umiejętności. Po kursie Słuchacz jest samodzielnym programistą języka Python i potrafi poszerzać swoje kompetencje w wybranym przez siebie kierunku.

Zapisy

Zgłoś zainteresowanie

Planowany termin: wrzesień-listopad 2024. Jeżeli jesteś zainteresowany(a) wzięciem udziału w kursie realizowanym na żywo w innym terminie, zgłoś wstępną chęć uczestnictwa. Dzięki temu, wcześniej niż inni otrzymasz informację o zapisach i będziesz mieć pierwszeństwo w rejestracji.

Tematyka kursu

Wprowadzenie do środowiska Python oraz Jupyter Notebook.

Omówienie środowiska pracy jakim jest Jupyter Notebook, zasady działania Pythona, Ipythona. Wprowadzenie typów prymitywnych (float, int), podstawowych obiektów (listy, krotki, zbiory, słowniki). Praca ze stringami (w tym formatowanie stringów i korzystanie z metod wbudowanych w obiekt string).

Kontrola przepływu.

Wykorzystanie podstawowych elementów do kontroli przepływów takich jak for/if/while wraz z elementami pass, break i continue. Wykorzystanie iteratorów oraz funkcji enumerate. Charakterystyczne dla Pythona funkcje list oraz dict comprehension (szybkie tworzenie list oraz słowników). Wykorzystanie funkcji zip do iterowania wielu obiektów. Podstawy obsługi błędów w Pythonie.

Programowanie funkcyjne i obiektowe

Zasady tworzenia funkcji w Pythonie, w tym funkcji lambda (anonimowych). Funkcje rekurencyjne. Wykorzystanie dynamicznej listy argumentów. Omówienie zakresów zmiennych przy wykorzystywaniu funkcji. Wprowadzenie do tworzenia obiektów. Przykłady profilowania kodu w Pythonie.

Numpy i Scipy.

Numpy to podstawowa biblioteka algebraiczna Python. W połączeniu z pakietem naukowym Scipy przedstawione zostaną podstawowe zagadnienia matematyczne i statystyczne. Tworzenie wektorów, macierzy. Operacje algebraiczne na wektorach i macierzach. Generowanie liczb pseudolosowych z szerokiej rodziny rozkładów. Funkcje statystyki opisowej i matematycznej.

Pandas.

Pandas to niesłychanie rozbudowana biblioteka do przetwarzania danych, która zaspokoi potrzeby każdego analityka. Przedstawione zostaną podstawowe obiekty DataFrame i Series, szeroka rodzina wbudowanych funkcji do pracy z danymi (fillna, dropna, query, drop_duplicates, sort_values, funkcje statystyczne etc.). Dodatkowo omówiona zostanie praca z szeregami czasowymi, łączenie zbiorów danych oraz ich przetwarzanie (pivot, melt groupby, aggregate).

Wizualizacje.

Wykorzystanie podstawowego pakietu Pythona do wizualizacji Matplotlib. Tworzenie wykresów, facetowanie, kontrola nad warstwami i seriami. Konfiguracja podstawowych elementów wykresu, eksport wykresów do formatów wektorowych i rastrowych. Integracja Pandas z Matplotlib. Przykłady wizualizacji w Seaborn.

Czego się nauczysz

Na kursie Analiza danych i programowanie w Python nauczysz się programowania w Pythonie w stopniu średnio zaawansowanym. Będziesz potrafić efektywnie wykonywać szczegółowe analizy zbiorów danych i komunikować wyniki za pośrednictwem przejrzystych tabel i ciekawych, atrakcyjnych graficznie wykresów. Co ważniejsze, będziesz potrafił(a) samodzielnie rozbudowywać swoje kompetencje programistyczne w Pythonie, wyszukiwać potrzebne funkcje i biblioteki w Internecie i aplikować je w swoich analizach.

Opinie uczestników

„Bardzo dobrze przygotowany początek przygody z programowaniem w języku Python z użyciem wielu bibliotek. TBC :)”
„Kurs kompaktowy, dość szybki, ale rozsądnie ułożony. Bardzo pozytywne wrażenia!”
„Obszerny zakres, ciekawe materiały, dobrze zorganizowana platforma.”
„Super gość. Ma uporządkowaną wiedzę i w taki sposób ją prezentuje.”
„Pan Piotr posiada ogromną wiedzę i potrafi ją przekazać. Zawsze cierpliwie odpowiada na nasze pytania i jednocześnie rozbudowuje kurs o pytania uczestników. Z przyjemnością pójdę na kolejny kurs.”
„Bardzo wysoko oceniam szkolenia pod względem sposobu prowadzenia, przygotowania materiałów, kontaktu ze słuchaczami, wspólne rozwiązywanie zadań w trakcie zajęć.”
„Super!”
„Wszystko świetnie omówione.”
„Ciekawy kurs, przekazał podstawy do samodzielnej pracy.”
„Prowadzący bardzo dobrze i ciekawie prowadził zajęcia.”
„Bardzo ciekawy kurs, można nauczyć się podstaw w bardzo krótkim czasie.”
„Super, gratuluję i dziękuję!”
„Kurs przeprowadzony w sposób przystępny i skondensowany, bez zbędnego przeciągania i tracenia czasu. Forma warsztatowa i bierzące rozwiązywanie przykładów przez prowadzącego zdecydowanie na plus.”
„Bardzo dobre prowadzenie kursu zachęcające do aktywnego udziału. Duży talent do przekazywania skomplikowanych zagadnień w przystępny sposób. Pan Piotr był najsilniejszym punktem kursu.”
„Szczególnie przydatna książeczka z wydrukiem – można zrobić notatki, itp.”
„(..) na pewno będę polecać i na pewno to nie mój ostatni kurs u Państwa.”
„Prowadzący bardzo pomocny i odpowiadający na wszystkie pytania.”
„Do oceny prowadzącego brakuje skali 🙂 oczywiście powyżej 5!”
„Kurs bardzo ciekawy, dobrze prowadzony, spełnił moje oczekiwania.”
„Super kurs i forma zdalna swietnie sie sprawdzila.”
„Bardzo podobała mi się forma prowadzenia kursu, kompetentny bardzo prowadzący, zawsze chętny do wyjaśnienia jakichkolwiek wątpliwości. Jeśli będzie możliwość, chętnie zapiszę się na następną edycję kursu Machine Learning po przyswojeniu dokładnie ogromnej dawki wiedzy z obecnego kursu Analizy Danych.”
„Bardzo pomocne i dobrze sformułowane materiały do zajęć. Wszystkie wątpliwości w czasie kursu były wyjaśniane na bieżąco i dokładnie.”