0
Вход
Центр компетенций

Python для анализа данных

  • Код курса: F.PY4DS
  • Длительность: 5 д.
  • Цена: 90 000 Р

Расписание курса

24.05.2021 10:00
90 000 Р
Москва
09.08.2021 10:00
90 000 Р
Москва
22.11.2021 10:00
90 000 Р
Москва

 

Программа курса Py4DS
 
Python для анализа данных.
 
Продолжительность курса — 5 дней (40 академических часов).
 
Аудитория:
 
Базовый курс разработан в качестве введения в исследование данных с помощью Python. Курс предназначен для аналитиков, исследователей, разработчиков и специалистов по анализу данных, нуждающихся в удобном инструменте для решения задач, связанных с обработкой больших объемов данных.
 
Необходимая предварительная подготовка:
 
Приветствуется базовый опыт работы с операционными системами GNU/Linux и/или UNIX, хотя он не является обязательным, и минимальные знания в области программирования. Опыт программирования на языке Python не обязателен, но поможет в изучении материалов курса.
 
Результат курса.
 
На этом курсе слушатели изучают важнейшие библиотеки и инструменты Python для анализа данных (Data science). Также на курсе рассматриваются средства Python для визуализации данных, извлечения данных из всемирной паутины, основы работы с СУБД PostgreSQL, машинного обучения и обработки текстовых документов и произведений на обычных языках.
 
В результате прослушивания курса слушатели:
  • Изучат базовый инструментарий Conda, Jupyter и Ipython, способы его установки и альтернативны;
  • Получат общее понимание процесса анализа, извлечения и визуализации данных, построения гипотез и тестирования;
  • Освоят работу с окружением Python и основными требуемыми инструментами, и библиотеками;
  • Изучат работу с базовыми концепциями, понятиями, принципами и возможностями Python: типами данных, базовыми структурами данных, функциями и основами ООП;
  • Изучат высокоуровневый математический инструментарий, предоставляемый пакетом NumPy;
  • Освоят вычисления с помощью пакета SciPy;
  • Смогут производить анализ и манипулирование данными с помощью пакета Pandas;
  • Получат навыки машинного обучения с использованием Scikit-Learn;
  • Освоят визуализацию с помощью средств Mathplotlib;
  • Познакомятся с базовыми принципами машинного обучения с учителем и без него;
  • Изучат использование Scikit-Learn для обработки текстов на обычных языках;
  • Освоят автоматизированное получение данных из WEB;
  • Изучат основы работы с СУБД на примере ORDBMS PostgreSQL;
  • Познакомятся с запуском заданий MapReduce на кластере HADOOP.
Программа курса:
 
 1 Настройка рабочей среды.
 1.1 Варианты установки рабочей среды.
 1.2 Установка с помощью pip.
 1.3 Установка Docker контейнера Linux.
 1.4 Установка Conda.
 1.5 Создание виртуального окружения Python.
 1.6 Установка IPython.
 1.7 Установка и настройка Jupyter Notebooks.
 2 Основы Python.
 2.1 Типы данных и объекты.
 2.2 Загрузка пакетов, пространства имен.
 2.3 Чтение и запись данных.
 2.4 Простое рисование графиков.
 2.5 Управление потоком выполнение и ветвление.
 2.6 Отладка.
 2.7 Профилирование кода.
 3 Подготовка и доступ к данным.
 3.1 Загрузка CSV.
 3.2 Подключение к СУБД на примере PostgreSQL.
 3.3 Устранение излишней и избыточной информации.
 3.4 Нормализация данных.
 3.5 Форматирование данных.
 4 Анализ, исследование и визуализация данных.
 4.1 Работа с NumPy.
 4.2 Массивы в NumPy.
 4.3 Файлы, отображаемые в память.
 4.4 Визуализация с помощью Mathplotlib.
 5 Извлечение и манипулирование данными  Pandas.
 5.1 Манипулирование данными в Pandas.
 5.2 Статистический анализ.
 5.3 Анализ временных серий.
 6 Введение в машинное обучение.
 6.1 Организация входных данных.
 6.2 Интерфейсы оценки, предсказания и трансформации.
 6.3 Препроцессинг.
 6.4 Регрессия.
 6.5 Классификация.
 6.6 Кластеризация.
 7 Введение в работу с Apache HADOOP.
 7.1 Основы Apache Hadoop.
 7.2 Алгоритм MapReduce.
 7.3 Пример задачи MapReduce на Python.
 7.4 Возможности Spark MLlib.
Записаться на курс: Python для анализа данных

Город проведения

* - обязательные поля


Поделиться
Отправьте другу или начальнику ссылку на почту
Заявка на обучение

* - обязательные поля

Заявка на обучение

Записаться на курс:

Город:

Дата:

Город проведения

* - обязательные поля