Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
What you'll learn
- instalacja i konfiguracja środowiska
- wprowadzenie do Pandas
- manipulacja danymi
- czyszczenie danych
- analiza i wizualizacja danych
- łączenie danych
- importowanie i exportowanie danych (csv, excel, txt, html, sas7bdat)
- operacje na strukturach danych (grupowanie, agregacja, tabele przestawne)
- porównanie do języka SQL
- 3 x Case Study (Amazon Reviews, Google Apps Data, NASDAQ)
Requirements
- Ukończone kursy ze ścieżki Python Developer na tym koncie instruktorskim
- Podstawowa znajomość języka Python
- Podstawowa wiedza z matematyki/statystyki (mile widziana)
- Chęć nauki pracy z danymi
- Zainstalowane środowisko do pracy z Pythonem
Description
Czy chcesz wkroczyć w świat Data Science, ale nie wiesz od czego zacząć? A może znasz podstawy Pythona i chcesz nauczyć się analizować dane jak profesjonalista? Ten kurs jest właśnie dla Ciebie!
„Wprowadzenie do Data Science w języku Python – Pandas” to praktyczny kurs, który krok po kroku wprowadzi Cię w świat analizy danych przy użyciu jednej z najpotężniejszych bibliotek języka Python – Pandas. Kurs został zaprojektowany z myślą o osobach początkujących oraz tych, którzy chcą usystematyzować swoją wiedzę.
Podczas kursu nauczysz się między innymi:
Czym jest Data Science i dlaczego biblioteka Pandas odgrywa w niej kluczową rolę,
Jak wczytywać, przeglądać, filtrować i przekształcać dane w formacie CSV, Excel i JSON,
Jak czyścić dane, identyfikować braki i usuwać duplikaty,
Jak agregować dane, tworzyć grupy oraz wykonywać operacje statystyczne,
Jak przygotować dane do dalszej analizy, wizualizacji lub modelowania.
W kursie znajdziesz wiele przykładów praktycznych i ćwiczeń, które pomogą Ci utrwalić wiedzę i zdobyć pewność w pracy z danymi. Niezależnie od tego, czy chcesz rozpocząć karierę w Data Science, czy po prostu analizować dane w swojej pracy – ten kurs będzie doskonałym pierwszym krokiem. Zacznij już dziś i odkryj, jak wiele możesz osiągnąć z Pandas i Pythonem!
Pandas – Twoje narzędzie do analizy danych w Pythonie
Pandas to jedna z najpopularniejszych bibliotek Pythona wykorzystywana w analizie danych. Umożliwia łatwe wczytywanie, przekształcanie, filtrowanie i agregowanie danych w przejrzystej i intuicyjnej formie. Dzięki strukturze DataFrame możesz pracować z danymi tabelarycznymi tak, jakbyś używał arkusza kalkulacyjnego — ale z mocą programowania. Pandas to biblioteka niezastąpiona w projektach Data Science, analizach biznesowych czy przygotowaniu danych do uczenia maszynowego.
Who this course is for:
- Początkujący w Data Science, którzy chcą rozpocząć swoją przygodę z analizą danych przy użyciu Pythona.
- Analitycy danych i specjaliści Excel, którzy chcą przejść na bardziej zaawansowane i programowalne środowisko pracy.
- Programiści Pythona, którzy chcą rozszerzyć swoje umiejętności o przetwarzanie danych.
- Osoby planujące karierę w Data Science, Machine Learning lub Big Data, które potrzebują solidnych podstaw pracy z danymi.
- Studenci kierunków technicznych lub ekonomicznych, którzy potrzebują narzędzia do analizy danych w projektach, pracach zaliczeniowych lub badaniach.
- Każdy, kto pracuje z danymi i chce zwiększyć efektywność swojej pracy dzięki automatyzacji analiz i lepszemu zarządzaniu danymi.
Instructor
EN
Python Developer/AI Enthusiast/Data Scientist/Stockbroker
Enthusiast of new technologies, particularly in the areas of artificial intelligence, the Python language, big data and cloud solutions. Graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science and Big Data specialization. Master's degree graduate in Financial and Actuarial Mathematics at the Faculty of Mathematics and Computer Science at the University of Lodz. Former PhD student at the faculty of mathematics. Since 2015, a licensed Securities Broker with the right to provide investment advisory services (license number 3073). Lecturer at the GPW Foundation, conducting training for investors in the field of technical analysis, behavioral finance, and principles of managing a portfolio of financial instruments.
Founder at e-smartdata
PL
Data Scientist, Securities Broker
Jestem miłośnikiem nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, języka Python big data oraz rozwiązań chmurowych. Posiadam stopień absolwenta podyplomowych studiów na kierunku Informatyka, specjalizacja Big Data w Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych oraz magistra z Matematyki Finansowej i Aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego. Od 2015 roku posiadam licencję Maklera Papierów Wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego (nr 3073). Jestem również wykładowcą w Fundacji GPW prowadzącym szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych. Mam doświadczenie w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką. Moje główne obszary zainteresowań to język Python, sztuczna inteligencja, web development oraz rynki finansowe.
Założyciel platformy e-smartdata