Analiza numeryczna w Python

2950 PLN+23% VAT (3628 PLN brutto / 1 os.)

Czas trwania szkolenia:3 dni (24h)

Kod kursu:PYTHON/NUM

Poziom zaawansowania:

python

Dostępne terminy

  • Termin
  • Lokalizacja
  • Trener
  • Cena
Brak dostępnych terminów

O szkoleniu Analiza numeryczna w Python

W cenie otrzymasz:

  • Materiały szkoleniowe
  • Certyfikat ukończenia szkolenia
  • W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki

Dla kogo?

  • Analityków danych
  • Programistów
  • Data scientist
  • Naukowców i inżynierów

Wymagania

  • Znajomość dowolnego języka programowania może znacząco ułatwić przyswajanie materiału

Zalety

  • Trener programuje od 2004 roku, a w Python od 2009
  • Materiały ze szkolenia mają ponad 1700 stron
  • Materiały są dostępne online jako strona internetowa i aktualizowane niemalże codziennie
  • Ponad 350 zadań do samodzielnego wykonania
  • Wszystkie zadania mają testy i rozwiązany kod źródłowy
  • Dostęp do materiałów również po szkoleniu
  • Praktyka przed teorią - wszystkie szkolenia technologiczne prowadzone są w formie warsztatowej. Konieczna teoria jest wyjaśniana na przykładzie praktycznych zadań
  • Konkretne umiejętności - w ramach każdego szkolenia rozwijamy praktyczne umiejętności związane z daną technologią i tematyką
  • Nauka z praktykami - wszyscy trenerzy na co dzień pracują w projektach, gwarantuje to dostęp do eksperckiej wiedzy i praktycznego know-how

Cele szkolenia

  • Nauka wykorzystania biblioteki NumPy i Pandas oraz Matplotlib w analizie numerycznej danych
  • Przegląd bibliotek i środowiska SciPy

Program

Biblioteki używane w analizie numerycznej i Data Science

  • SciPy: wprowadzenie do ekosystemu narzędzi
  • Jupyter: instalacja, uruchamianie, korzystanie, LaTeX, zaawansowane opcje
  • Markdown: krótkie wprowadzenie do składni i możliwości

Zagadnienia wydajnościowe

  • Micro-benchmarking
  • Złożoność obliczeniowa i pamięciowa
  • Pamięć: Architektura RAM, kopiowanie i referencje
  • Techniki pracy z danymi większymi niż ilość RAMu
  • Generatory i Iteratory
  • Triki zwiększające wydajność
  • Skalowalność: X-Array, Dask

NumPy i analiza numeryczna

  • Typy wbudowane i stałe: array, poly1d, nan, inf
  • Import i export danych, serializacja, łączenie, obsługiwane formaty, pliki binarne i tekstowe
  • Definiowanie tablic: tworzenie, generowanie, opis typu
  • Pseudolosowość: Problematyka, ziarno, sampling, tasowanie
  • Atrybuty tablic: typy danych, kształt, wielkość, rozmiar danych, osie
  • Wybieranie i iteracja: indeksacja, wycinanie, fancy indexing
  • Operacje na danych: operacje zwektoryzowane, funkcje uniwersalne, zmiana wymiarów, spłaszczanie
  • Manipulacja danymi: zaokrąglanie, przycinanie, wstawianie, wypełnianie, transpozycja, sortowanie
  • Arytmetyka: operacje arytmetyczne i macierzowe, wyznaczniki
  • Statystyka: ekstrema, wariancja, odchylenie standardowe, średnie, mody, kowariancje, korelacje
  • Logika: operatory, wybieranie, maski, where
  • Trygonometria: funkcje, konwersje, stałe
  • Wielomiany: współczynniki, miejsca zerowe, pierwiastki, dopasowanie wielomianów, arytmetyka, pochodne, całki

Pandas i obróbka danych

  • Konfiguracja biblioteki oraz wyświetlania
  • Import i export danych: obsługiwane formaty, serializacja, łączenie, wyciąganie danych ze stron www
  • Typy danych: Series, DataFrame, SparseArray, Interval, Categorical
  • Indeksy: numeryczne, alfabetyczne, szeregi czasowe
  • Daty i szeregi czasowe: frequency, Timestamp, strefy czasowe, Timedelta, DateOffset, Date Ranges
  • Series: tworzenie, atrybuty, indeksy, slice, wypełnianie, podmiana, usuwanie, arytmetyka, sampling, tasowanie
  • DataFrame podstawy: tworzenie, indeksy, kolumny, slice, wybieranie wartości, locate, at, sampling, tasowanie
  • DataFrame zaawansowane: statystyki, grupowanie, agregacje, join, wykresy
  • Architektura i plany rozwoju Pandas

Matplotlib i wizualizacja

  • Rodzaje wykresów i podstawianie danych
  • Stylowanie wykresów
  • Wykresy i podwykresy
  • Export do różnych formatów
  • Alternatywy do Matplotlib (Bokeh, Seaborn, Plot.ly)
  • Integracja Matplotlib z Pandas
  • Złożoność obliczeniowa, notacja wielkiego O
  • Techniki pracy z danymi większymi niż ilość RAMu
  • Triki zwiększające wydajność

Case studies

  • Cztery case studies: COVID-19, dane sportowe, dane finansowe i sensory IoT
  • Pobieranie danych z różnych źródeł
  • Oczyszczanie informacji
  • Selekcja istotnych informacji
  • Wykorzystanie metod NumPy, Pandas i Matplotlib
  • Przygotowanie do analizy
  • Wizualizacja danych
  • (*) Liczba case studies zależna jest od pozostałego czasu

Podobne szkolenia