MENU
Úvod
Kurzy
Jazyk Python - datová analýza efektivně
záujem o kurz

Jazyk Python - datová analýza efektivně (PYD)

Přemýšleli jste někdy, jak nejlépe analyzovat data v Pythonu? Zajímá vás, jak můžete svou kariéru posunout dále, než když budete provádět základní analýzy v aplikaci MS Excel a jazyku SQL? Chcete si využít dovednosti z jiného programovacího jazyka a naučit se dělat totéž v Pythonu a jeho knihovně Pandas? Účastníci kurzu se naučí používat kromě toho také další podpůrné knihovny, které jsou nutné pro práci s daty, jejich analýzu a vizualizaci. Na konkrétních reálných případech se také naučíte se jak celý postup zpracování dat zautomatizovat

Kurz je zaradený v kategóriách: Programování
ProgramováníPython
Python Software Foundation

Náročnosť kurzu: pokročilý

Délka kurzu: 3 dny

Náplň kurzu:

  • Představení prostředí IPython
  • Nástroje online datové analýzy
  • Jupyter Notebook
  • Architektura
  • Instalace
  • Jupyter Lab
  • Export výstupů do PDF a jiných formátů
  • Přehled datových struktur v Pythonu
  • Proměnná
  • Pole
  • Struktura
  • Objekt
  • List
  • Tuple
  • Knihovna Pandas
  • Zobrazení obsahu datových rámců
  • Vykreslení grafů a validace dat
  • Práce s datovými řadami (series)
  • Knihovna NumPy
  • Datové typy prvků
  • Konstruktory polí
  • Import dat z různých zdrojů
  • Tabulkové formáty a procesory (Excel, CSV)
  • Databáze (SQL)
  • TSV
  • JSON
  • HTML Scraping
  • Zpracování dat
  • Přeměna tabulkových dat
  • Přidávání chybějících hodnot
  • Sledování
  • Spojování dat
  • Pokročilé zpracování dat
  • Spojování datových rámců s využitím append, concat, merge a join
  • Vytvoření odvozené tabulky - pivoting
  • Stacking, unstacking
  • Melting
  • Spojování a agregace dat
  • Rozdělení dat do skupin na základě zvolených kritérií
  • Využití funkcí
  • Kombinace výsledků do datové struktury
  • Transformace
  • Filtrace
  • Vizualizace
  • Generování grafů
  • Bodový, sloupcový a spojnicový graf
  • Graf s KDE (Kernel density estimation)
  • Vykreslení hodnot prvků z datové řady formou grafu
  • Seskupení dat do grafů
  • Funkce časové řady
  • Přehled
  • Timestamps
  • Time spans
  • Timedelta
  • DateTimeIndex

Predpokladané znalosti: Základní znalosti programování v Pythonu

Časový rozvrh: 09:00-17:00


Termíny kurzu:

Nie je vypísaný žiadny termín.


Odporučené predchádzajúce a nadväzujúce kurzy: