Python dla analizy danych
Naucz się analizować dane w Pythonie używając pandas, numpy, matplotlib i scikit-learn. Praktyczny kurs dla analityków i data scientists.
Oszczędzasz 80 zł!
14 dni gwarancji zwrotu pieniędzy
O kursie
Python dla analizy danych
Kompleksowy kurs przeznaczony dla analityków danych i data scientists, którzy chcą opanować sztukę analizy danych w języku Python. Poznasz najważniejsze biblioteki do przetwarzania i wizualizacji danych oraz nauczysz się budować modele predykcyjne.
Czego się nauczysz?
- Manipulacji danymi z biblioteką pandas
- Obliczeń numerycznych z numpy
- Tworzenia profesjonalnych wizualizacji z matplotlib
- Budowania modeli uczenia maszynowego z scikit-learn
- Praktycznych technik analizy danych
- Optymalizacji wydajności kodu
Kurs zawiera praktyczne projekty i studia przypadków z rzeczywistymi zbiorami danych.
🎯Dla kogo jest ten kurs?
Program kursu
7 modułów · 25 lekcji · 18h nauki
1Wprowadzenie do analizy danych w Pythonie3 lekcji + quiz
- 1Środowisko pracy i narzędzia
- 2Jupyter Notebook i podstawy
- 3Przegląd bibliotek do analizy danych
- Quiz: Podstawy środowiska Python
2NumPy - obliczenia numeryczne4 lekcji + quiz
- 1Tablice NumPy i podstawowe operacje
- 2Indeksowanie i filtrowanie danych
- 3Funkcje matematyczne i statystyczne
- 4Optymalizacja wydajności obliczeń
- Quiz: Operacje w NumPy
3Pandas - manipulacja danymi4 lekcji + quiz
- 1DataFrame i Series - podstawy
- 2Wczytywanie i zapisywanie danych
- 3Czyszczenie i transformacja danych
- 4Grupowanie i agregacja
- Quiz: Praca z DataFrame
4Matplotlib - wizualizacja danych4 lekcji + quiz
- 1Podstawowe typy wykresów
- 2Dostosowywanie wyglądu wykresów
- 3Wykresy wielopanelowe i subplots
- 4Interaktywne wizualizacje
- Quiz: Tworzenie wykresów
5Eksploracyjna analiza danych3 lekcji + quiz
- 1Statystyki opisowe i rozkłady
- 2Wykrywanie anomalii i wartości odstających
- 3Korelacje i zależności między zmiennymi
- Quiz: Analiza eksploracyjna
6Scikit-learn - uczenie maszynowe4 lekcji + quiz
- 1Przygotowanie danych do modelowania
- 2Modele regresji i klasyfikacji
- 3Walidacja modeli i metryki oceny
- 4Tunowanie hiperparametrów
- Quiz: Modele ML w scikit-learn
7Projekt końcowy - kompleksowa analiza3 lekcji + quiz
- 1Analiza rzeczywistego zbioru danych
- 2Budowa pipeline'u analitycznego
- 3Prezentacja wyników i wniosków
- Egzamin końcowy: Python dla analizy danych
Opinie studentów
Piotr W.
Bardzo praktyczny kurs. Dużo wiedzy, którą od razu mogłem zastosować w pracy.
Agnieszka L.
Solidna dawka wiedzy. Quizy po każdym module pomagają utrwalić materiał.
Kamil S.
Najlepszy kurs w tej tematyce, jaki znalazłem online. Certyfikat to miły bonus.
❓Najczęściej zadawane pytania
Podobne kursy
Więcej kursów z kategorii Data Science i AI
Machine Learning podstawy
Machine Learning podstawy
Kompleksowe wprowadzenie do Machine Learning - od teorii przez algorytmy po praktyczne implementacje dla programistów i analityków.
Big Data Analytics
Big Data Analytics
Kompleksowy kurs przetwarzania i analizy wielkich zbiorów danych z wykorzystaniem Hadoop, Spark, NoSQL i nowoczesnych pipeline'ów danych.
Deep Learning zaawansowane
Deep Learning zaawansowane
Zaawansowane architektury sieci neuronowych, transfer learning i optymalizacja modeli dla ML engineers i data scientists.
Power BI: Wizualizacja i Dashboardy
Power BI: Wizualizacja i Dashboardy
Tworzenie dashboardów i raportów w Power BI
Gotowy na nową wiedzę?
Dołącz do 82 kursantów, którzy już uczą się z tym kursem.
14 dni gwarancji zwrotu pieniędzy, bez pytań.
gwarancji