Wprowadzenie do data science w języku Python

Kurs "Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas" to kompletne źródło wiedzy dla osób, które chcą rozpocząć swoją podróż w świecie analizy danych i nauki o danych (data science). W trakcie kursu uczestnicy nauczą się korzystać z jednej z najważniejszych bibliotek Pythona dla analizy danych - Pandas.

Kurs jest podzielony na kilka modułów, które stopniowo wprowadzają uczestników w świat analizy danych. Pierwszy moduł skupia się na podstawach Pythona i Pandas, takich jak instalacja i konfiguracja środowiska. Kolejne moduły omawiają podstawowe operacje na danych przy użyciu Pandas. Następnie uczestnicy poznają bardziej zaawansowane funkcje Pandas, takie jak przekształcanie i czyszczenie danych, obsługa danych tekstowych, a także łączenie i grupowanie danych.

W kolejnych modułach kursu uczestnicy nauczą się tworzyć różne typy wykresów i wizualizacji danych, dzięki którym będą mogli prezentować wyniki swojej pracy w sposób atrakcyjny i zrozumiały dla innych.

Pod koniec kursu, uczestnicy będą mieli możliwość zastosowania zdobytych umiejętności w praktyce, pracując nad prawdziwymi zestawami danych w trzech różnych przypadkach użycia (case studies).

Kurs "Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas" jest doskonałym punktem wyjścia dla wszystkich, którzy chcą zrozumieć, jak przetwarzać i analizować duże ilości danych, a następnie wykorzystywać te dane do podejmowania decyzji biznesowych. Bez względu na to, czy planujesz karierę jako analityk danych, inżynier danych, czy data scientist, ten kurs da Ci solidne podstawy, na których będziesz mógł zbudować swoją przyszłą karierę.

Pandas: Twój mocny sprzymierzeniec w analizie danych.

Biblioteka Pandas to potężne narzędzie do manipulacji i analizy danych w języku Python. Pandas zapewnia łatwy w użyciu i elastyczny interfejs, który umożliwia efektywną pracę z różnymi rodzajami danych, takimi jak tabele, arkusze kalkulacyjne, pliki CSV, bazy danych itp.

Kilka kluczowych cech biblioteki Pandas:

Struktury danych: Pandas wprowadza dwie główne struktury danych: Series i DataFrame. Series to jednowymiarowa struktura danych podobna do tablicy lub kolumny w arkuszu kalkulacyjnym. DataFrame to dwuwymiarowa struktura danych, która przypomina tabelę bazy danych, składającą się z wierszy i kolumn.
Wczytywanie danych: Pandas oferuje funkcje do łatwego wczytywania danych z różnych formatów, takich jak pliki CSV, Excel, bazy danych Można również wczytać dane bezpośrednio z Internetu.
Indeksowanie i filtrowanie: Pandas umożliwia indeksowanie i filtrowanie danych na podstawie różnych kryteriów. Można wykonywać operacje takie jak wybieranie kolumn i wierszy na podstawie ich nazw, wartości lub warunków logicznych.
Operacje na danych: Pandas dostarcza szereg funkcji do przetwarzania i transformacji danych. Można wykonywać operacje matematyczne, statystyczne, łączenia, grupowania, sortowania, usuwania duplikatów itp. na danych.
Obsługa brakujących danych: Pandas zapewnia mechanizmy do obsługi brakujących danych. Można z łatwością sprawdzać, usuwać lub zastępować brakujące wartości w danych.
Analiza danych: Pandas oferuje wiele funkcji do analizy danych. Można obliczać statystyki opisowe, wykonywać agregacje danych, grupować dane, stosować funkcje do całych kolumn itp. Biblioteka umożliwia również wykonywanie zaawansowanych operacji na danych, takich jak łączenie, łączenie, transformacja i wiele innych.
Wizualizacja danych: Pandas integruje się z innymi bibliotekami, takimi jak Matplotlib i Seaborn, co umożliwia wizualizację danych w formie wykresów, histogramów, diagramów punktowych i innych.

Biblioteka Pandas jest niezwykle popularna w społeczności analizy danych w języku Python i jest szeroko stosowana w dziedzinach takich jak data sicence, finanse, ekonomia, badania społeczne, bioinformatyka i wiele innych.

What's inside

Syllabus

Wstęp

Wskazówki - jak korzystać z kursu?

Wymagania

Czym jest data science?

Wybór odpowiedniego środowiska programistycznego

Zarządzanie Środowiskami

Korzystanie z Dokumentacji

Github - Repozytorium Kursu

Pandas - Intro

Instalacja środowiska programistycznego

Instalacja oprogramowania Anaconda (Spyder, Jupyter Notebook) Windows 10

Instalacja oprogramowania Anaconda (Spyder, Jupyter Notebook) Linux Ubuntu

Conda Cheat Sheet

Pandas Cheat Sheet

Struktury Danych - Series

Klasa Series - Intro

Update - wersja programu Spyder

Tworzenie obiektów typu Series cz.1

Tworzenie obiektów typu Series cz.2

Podstawowe operacje na obiekcie Series cz.1

Podstawowe operacje na obiekcie Series cz.2

Agregacja danych

Metoda apply()

Importowanie/Eksportowanie danych

Case Study I - Amazon

Case Study II - WIG20

Struktury Danych - DataFrame

DataFrame - Intro

Tworzenie obiektów typu DataFrame

Selekcja Kolumn

Wycinanie Danych

Obliczanie nowych kolumn

Maska Logiczna

Szeregi Czasowe

Operacje Arytmetyczne

Próbkowanie Danych

Usuwanie Duplikatów

Case Study - DataFrame ze schowka

Metoda loc

Metoda loc - Wycinanie Dat

Metoda iloc

Metoda Kropki

Metoda where

Metoda query

Bouns - index

Brakujące Wartości

Filtrowanie wartości brakujących

Wypełnianie wartości brakujących

Usuwanie wartości brakujących

Import Danych

Importowanie pliku .csv

Importowanie pliku .tsv

Importowanie pliku Excel .xlsx

Importowanie pliku .html - lokalnie i ze strony internetowej

Importowanie pliku SAS .sas7bdat

Łączenie Danych - Merge, Join, Concatenate

Metoda concat()

Metoda append()

Metoda merge()

Metoda merge() - łącznie po kluczach

Metoda join()

Praca z danymi tekstowymi

Przetwarzanie danych tekstowych

Analiza Hashtagów

Bonus - Regex

Wizualizacje Danych

Wykres liniowy

Wykres słupkowy

Histogram

Obliczenia

Zmiany Procentowe

Macierz Korelacji

Rankingowanie

Średnia Ruchoma - Rolling Window

Strefy Czasowe

DataReader

Bike Sharing

Tabele Przestawne

Wprowadzenie

Metro Data

Tips Data

Porównanie do języka SQL

SELECT

AND, OR

IS NULL, IS NOT NULL

GROUP BY

ORDER BY, TOP, BOTTOM

Case Study - Amazon Reviews

Wstępne Przetworzenie Danych

Analiza Customer Reviews

Case Study - Google Apps

Analiza Google Apps Data

Case Study - Spółki NASDAQ

Analiza Notowań - Spółki NASDAQ

BONUS

Bonus

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Ten kurs stanowi solidną podstawę dla osób rozpoczynających karierę w dziedzinie analizy danych

Kurs łączy teorię z praktyką, co pomaga w utrwalaniu wiedzy

Kursant poznaje najpopularniejsze biblioteki Pythona do analizy danych

Kurs zawiera liczne przykłady i case studies ułatwiające zrozumienie omawianych zagadnień

Kurs koncentruje się na praktycznych aspektach analizy danych, co jest przydatne dla osób planujących karierę zawodową w tym obszarze

Kurs jest prowadzony przez doświadczonego specjalistę z branży data science

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas with these activities:

Wydarzenie networkingowe: Poznaj profesjonalistów z branży data science

Show steps

Nawiązywanie kontaktów z profesjonalistami z branży może otworzyć Ci drzwi do nowych możliwości i wzbogacić Twoją wiedzę.

Show steps

Przygotuj się do wydarzenia, badając uczestników i ćwicząc rozmowę o windzie.
Aktywnie uczestnicz w wydarzeniu, przedstawiaj się innym i zadawaj pytania.
Wymieniaj się informacjami kontaktowymi i śledź kontakty po wydarzeniu.

Dyskusja na forum: Brakujące wartości

Show steps

Dyskusje z rówieśnikami pomogą Ci rozwinąć głębsze zrozumienie różnych aspektów obsługi brakujących wartości.

Browse courses on Pandas

Show steps

Przeczytaj materiały dotyczące obsługi brakujących wartości w Pandas.
Dołącz do dyskusji na forum i zadawaj pytania lub dziel się swoimi przemyśleniami.
Przeanalizuj różne podejścia do obsługi brakujących wartości przedstawione przez innych uczestników.

Ćwiczenia z sortowania danych

Show steps

Regularne ćwiczenia pomogą Ci rozwinąć biegłość w sortowaniu danych, co jest niezbędne przy pracy z dużymi zbiorami danych.

Show steps

Zbierz różne zbiory danych i sortuj je według różnych kryteriów.
Eksperymentuj z różnymi metodami sortowania, takimi jak sort(), sort_values() i idxmax()/idxmin().
Zmierz czas wykonywania różnych metod sortowania i porównaj ich wydajność.

Three other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all six activities

DataFrame - Wycinanie danych

Show steps

Pomoże to Ci zrozumieć koncepcje dotyczące wycinania danych z DataFrame, co jest podstawową umiejętnością w analizie danych.

Show steps

Obejrzyj samouczek na temat wycinania danych z DataFrame.
Wypróbuj różne metody wycinania danych, takie jak iloc, loc i maska logiczna.
Zastosuj te metody do różnych zbiorów danych, aby utrwalić zdobytą wiedzę.

Warsztat: wprowadzenie do uczenia maszynowego

Show steps

Warsztat ten rozszerzy Twoją wiedzę z zakresu Pandas i wprowadzi Cię do fundamentalnych koncepcji uczenia maszynowego.

Browse courses on Pandas

Show steps

Przygotuj się do warsztatu, zapoznając się z podstawami uczenia maszynowego.
Aktywnie uczestnicz w warsztacie, angażując się w ćwiczenia i zadając pytania.
Eksperymentuj z różnymi algorytmami uczenia maszynowego przy użyciu Pandas.

Analiza danych firmy XYZ

Show steps

Praktyczne zastosowanie umiejętności analitycznych w prawdziwym projekcie wzmocni Twoją wiedzę i zwiększy Twoją pewność siebie.

Show steps

Zbierz i przygotuj dane firmy XYZ.
Przeprowadź analizę eksploracyjną danych (EDA).
Zidentyfikuj kluczowe trendy i wzorce w danych.
Przygotuj raport z wynikami analizy i wnioskami.

Career center

Learners who complete Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Scientist

**Data Scientists** use their knowledge of data analysis, statistics, and machine learning to solve complex problems. They may work on projects such as developing predictive models, optimizing business processes, or identifying fraud. This course can help you build the skills you need to become a data scientist and work on projects across a variety of industries.

See salaries and explore the career path for Data Scientist

Data Analyst

**Data Analysts** analyze large datasets to identify trends and patterns. They may use various statistical and programming techniques to cleanse, prepare, and analyze data. They can also visualize data to make it easier to understand and interpret. Data analysts are valuable in organizations of all sizes and industries, and they can work in a variety of roles, including business intelligence, market research, and customer relationship management. This course can help you build a strong foundation in data analysis, giving you the skills you need to succeed in this growing field.

See salaries and explore the career path for Data Analyst

Machine Learning Engineer

**Machine Learning Engineers** design, build, and deploy machine learning models. They may work on projects such as developing natural language processing systems, image recognition systems, or fraud detection systems. This course can help you build a strong foundation in machine learning, giving you the skills you need to succeed in this rapidly growing field.

See salaries and explore the career path for Machine Learning Engineer

Data Visualization Specialist

**Data Visualization Specialists** design and create visualizations that help people understand data. They may work on projects such as creating charts, graphs, and dashboards. This course can help you build the skills you need to become a data visualization specialist and work on projects that have a real impact on the way people understand data.

See salaries and explore the career path for Data Visualization Specialist

Data Engineer

**Data Engineers** design, build, and maintain data pipelines. They may work on projects such as collecting data from various sources, cleaning and preparing data for analysis, or building data warehouses. This course can help you build the skills you need to become a data engineer and work on projects that have a real impact on the success of your organization.

See salaries and explore the career path for Data Engineer

Marketing Analyst

**Marketing Analysts** use data to understand customer behavior and improve marketing campaigns. They may work for advertising agencies, marketing firms, or large corporations. This course can help you build the skills you need to become a marketing analyst and work on projects that have a real impact on the success of your business.

See salaries and explore the career path for Marketing Analyst

Business Intelligence Analyst

**Business Intelligence Analysts** analyze data to help businesses make better decisions. They may work on projects such as identifying trends, developing forecasting models, or optimizing marketing campaigns. This course can help you build the skills you need to become a business intelligence analyst and work on projects that have a real impact on the bottom line.

See salaries and explore the career path for Business Intelligence Analyst

Business Analyst

**Business Analysts** analyze business processes and identify areas for improvement. They may work on projects such as developing new business strategies, improving customer service, or reducing costs. This course can help you build the skills you need to become a business analyst and work on projects that have a real impact on the success of your organization.

See salaries and explore the career path for Business Analyst

Operations Research Analyst

**Operations Research Analysts** use data to improve the efficiency of business operations. They may work on projects such as optimizing production schedules, reducing costs, or improving customer service. This course can help you build the skills you need to become an operations research analyst and work on projects that have a real impact on the bottom line.

See salaries and explore the career path for Operations Research Analyst

Statistician

**Statisticians** use data to collect, analyze, and interpret data. They may work on projects such as designing surveys, conducting experiments, or developing statistical models. This course can help you build the skills you need to become a statistician and work on projects that have a real impact on the world.

See salaries and explore the career path for Statistician

Database Administrator

**Database Administrators** manage and maintain databases. They may work on projects such as creating databases, optimizing database performance, or backing up and recovering data. This course can help you build the skills you need to become a database administrator and work on projects that have a real impact on the success of your organization.

See salaries and explore the career path for Database Administrator

Risk Analyst

**Risk Analysts** use data to identify and assess risks. They may work for banks, insurance companies, or other financial institutions. This course can help you build the skills you need to become a risk analyst and work on projects that have a real impact on the financial security of your organization.

See salaries and explore the career path for Risk Analyst

Financial Analyst

**Financial Analysts** use data to make investment recommendations. They may work for investment banks, hedge funds, or asset management companies. This course can help you build the skills you need to become a financial analyst and work on projects that have a real impact on the financial markets.

See salaries and explore the career path for Financial Analyst

Web Developer

**Web Developers** design, develop, and maintain websites. They may work on projects such as creating new websites, updating existing websites, or fixing bugs. This course can help you build the skills you need to become a web developer and work on projects that have a real impact on the success of your business.

See salaries and explore the career path for Web Developer

Software Engineer

**Software Engineers** design, develop, and maintain software applications. They may work on projects such as developing new features, fixing bugs, or improving performance. This course can help you build the skills you need to become a software engineer and work on projects that have a real impact on the world.

See salaries and explore the career path for Software Engineer