Python jest
obecnie jednym z najpopularniejszych języków programowania. Język ten ma wiele
zastosowań, lecz w ostatnich latach ogromną popularnością cieszy się jego
wykorzystanie w obszarze analizy danych. Systematycznie rośnie liczba firm
wykorzystujących Pythona oraz jego zastosowań w takich obszarach jak uczenie
maszynowe, data science, sieci neuronowe, big data. W tym kontekście niezwykle
ważne jest posiadanie solidnych podstaw analitycznych, bez których świadome i
użyteczne wykorzystanie z Pythona w tych obszarach, będzie bardzo trudne. Już
znajomość podstawowych zagadnień programistycznych i analitycznych pozwala wykonywać
efektywne, prowadzące do wartościowych wniosków analizy.
Podstawowym
celem kursu jest zapoznanie uczestników z podstawami programowania w języku
Python, ze szczególnym uwzględnieniem zagadnień analitycznych. Tematyka kursu
obejmuje podstawy pracy ze środowiskiem Python, podstawy teoretyczne oraz
zagadnienia programistyczne, niezbędne do efektywnego przetwarzania danych.
Równie ważnym elementem szkolenia będzie zapoznanie uczestników kursu z
wybranymi zagadnieniami matematycznymi i statystycznymi,, które pozwolą w
sposób samodzielny i świadomy wykonywać prace analityczne i formułować wnioski
płynące z analizy danych.
Kurs ma
charakter warsztatowy, co oznacza, że główny nacisk położony będzie na
omówienie praktycznych aspektów przeprowadzanych analiz. Po zakończeniu kursu,
każdy uczestnik będzie posiadał solidne podstawy do prowadzenia w pełni
samodzielnych analiz oraz zdobędzie niezbędną wiedzę i umiejętności, by
przystąpić do bardziej zaawansowanych zagadnień analitycznych tj. uczenie
maszynowe, Data Science.
Zajęcia
dedykowane są zarówno osobom rozpoczynającym przygodę z programowaniem lub
Pythonem, jak również tym, którzy znają jego podstawy, ale chcieliby usystematyzować wiedzę i umiejętności niezbędne do przeprowadzania
statystycznej i eksploracyjnej analizy danych w języku Python. Program kursu skonstruowany
jest w taki sposób, aby każdy, niezależnie od tego, czy zna Pythona, czy nie,
mógł zdobyć solidne fundamenty do samodzielnej pracy i dalszej edukacji obejmującej
zagadnienia z zakresu uczenia maszynowego.
21 godzin (3 dni x 7 godzin), w tym wykłady i warsztaty praktyczne.
1. Przygotowanie środowiska do pracy
• Anaconda i Jupyter Notebook
• środowisko wirtualne
• podstawy pracy z linią poleceń
Windows/Anaconda
2. Podstawy programowania
• zmienne i ich typy
• operatory
• podstawowe struktury danych
• kontrola przepływu
• pętle
• funkcje
3. Pakiet Numpy
• tworzenie obiektów
• wektory vs. listy
• przekształcenia
• indeksowanie
• łączenie i dzielenie macierzy
• sortowanie
• podstawy algebry liniowej
• przykłady funkcji statystycznych
4. Przetwarzanie danych z pakietem
Pandas
• Data Series i Data Frame
• wczytywanie danych
• modyfikacja danych
• indeksowanie i filtrowanie
• operacje sortowania.
• łączenie obiektów
• podstawowe funkcje statystyczne
• grupowanie danych
5. Podstawy ilościowej i eksploracyjnej
analizy danych z pakietem Pandas i Matplotlib
• statystyka opisowa
• korelacja zmiennych
• wykresy jednej zmiennej
• wykresy dwóch zmiennych
• case study
