Trwają zapisy do grupy

Analiza danych w Pythonie z wykorzystaniem biblioteki NumPy

Uczestnicy szkolenia Analiza danych w Pythonie z wykorzystaniem biblioteki NumPy dowiedzą się, jak efektywnie wykorzystywać bibliotekę NumPy w numerycznej analizie danych.

2150 PLN+23% VAT (2644 PLN brutto / 1 os.)

Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)

Poziom zaawansowania:

Kod kursu:PYTHON/NUMPY

machine-learningpythondata-sciencenumerical-analysis

Dostępne terminy

  • Termin
  • Trener
  • Cena
  • Zapis
  • Lokalizacja

Termin:

29 sierpnia
Trwają zapisy na szkolenie

Trener:

Matt Harasymczuk

Cena:

2150 PLN netto
Ikona podpowiedziDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Ikona podpowiedziZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Termin:

10 października
Trwają zapisy na szkolenie

Trener:

Matt Harasymczuk

Cena:

2150 PLN netto
Ikona podpowiedziDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Ikona podpowiedziZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Termin:

13 lutego
Trwają zapisy na szkolenie

Trener:

Trener-Sages

Cena:

2150 PLN netto
Ikona podpowiedziDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Ikona podpowiedziZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Termin:

12 czerwca
Trwają zapisy na szkolenie

Trener:

Trener-Sages

Cena:

2150 PLN netto
Ikona podpowiedziDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Ikona podpowiedziZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Forma szkolenia

Interesuje Cię szkolenie stacjonarne?

Dostępne terminy

Interesują Cię inne terminy?

Analiza danych w Pythonie z wykorzystaniem biblioteki NumPy

Cele szkolenia

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

Dla kogo?

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

Zalety

  • Warsztat prowadzony w oparciu o najnowszą wersję biblioteki Numpy
  • Szkolenie Analiza danych w Pythonie z wykorzystaniem biblioteki NumPy wzbogacone jest o komplet materiałów, obejmujących zarówno teorię, jaki i zadania praktyczne

Wymagania

  • Znajomość dowolnego języka programowania może znacząco ułatwić przyswajanie materiału

W cenie otrzymasz:

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

Program

Pobierz program w PDF

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

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

Zagadnienia wydajnościowe

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

Case studies

Autorem szkolenia jest Matt Harasymczuk

Od 2015 roku prowadzę szkolenia jako trener Sages. Mam ponad 9 tysięcy godzin (tak, 9000!) doświadczenia w prowadzeniu warsztatów dla ponad 30 tys. osób. Dotychczas przeprowadziłem szkolenia dla 196 organizacji z sektorów tj. publiczny, bankowy, obronny, agencje kosmiczne, firmy branży lotniczej, automotive, e-commerce, fintech, ubezpieczenia, startupy wysokich technologii, branża paliwowa, telekomy, medyczna, uczelnie wyższe, gaming, druk 3d i consumer electronics. Specjalizuję się w szkoleniach…

To szkolenie jest częścią ścieżki