Cel szkolenia

Szkolenie ma na celu zapoznanie uczestników z możliwościami bibliotek wykorzystywanych w analizie danych – bibliotekami języka Python.

Zakres szkolenia

1. Wprowadzenie
   • Istota analizy danych
   • Rola Pythona w analizie
   • Omówienie środowiska pracy
2. Podstawy statystyki
   • Podstawowe pojęcia statystyczne
   • Podstawowe miary rozkładu
3. Python
   • Przypomnienie podstawowych typów i struktur danych
   • Indeksowanie, slicing
   • Funkcje, funkcje anonimowe
   • List comprehension
   • Wybrane funkcje wbudowane: matematyczne, tekstowe, statystyczne, data i czas
   • Kontrola przepływu (while, for, if, elif, else), przydatne rozszerzenia (enumerate, zip)
4. Analiza z NumPy i Pandas
   • Tablice jedno i dwuwymiarowe w NumPy oraz podstawowe operacje
   • Series i DataFrame w Pandas
   • Wczytywanie i zapis danych w różnych formatach
   • Podstawowe atrybuty DataFrame (shape, indeksy, kolumny, typy danych)
   • Przydatne funkcje (describe, info, head, tail, sample)
   • Czyszczenie wartości zduplikowanych
   • Wartości brakujące – różne podejścia do radzenia sobie z nimi
   • Wykrywanie wartości odstających
   • Sortowanie danych
   • Filtrowanie (loc, iloc, query, where, isin, isnull, notnull)
   • Tabele przestawne
   • Grupowanie
   • Łączenie danych
   • Tworzenie nowych atrybutów
5. Wizualizacja danych z Maplotlib i Seaborn
   • Rodzaje wykresów i wizualizacji – dobór wykresu, elementy storytelling
   • Podstawowe typy wykresów (histogram, wykres słupkowy, wykres typu scatter) w Pythonie

Wymagania wstępne

Znajomość podstaw programowania w języku Python. Przydatne będzie doświadczenie w analizie danych w innym narzędziu (np. MS Excel).

Adresaci

Szkolenie skierowane jest do osób chcących zapoznać się z możliwościami przetwarzania, analizy, eksploracji i wizualizacji danych z użyciem języka Python. Zainteresowani tym tematem mogą być analitycy danych, analitycy biznesowi, analitycy ds. raportowania lub Business Intelligence.