We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Course image
Udemy logo

Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas

Paweł Krakowiak

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.

Read more

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:

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.

  5. Obsługa brakujących danych: Pandas zapewnia mechanizmy do obsługi brakujących danych. Można z łatwością sprawdzać, usuwać lub zastępować brakujące wartości w danych.

  6. 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.

  7. 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.

Enroll now

What's inside

Syllabus

Wstęp
Wskazówki - jak korzystać z kursu?
Wymagania
Czym jest data science?
Read more
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

Save this course

Save Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas to your list so you can find it easily later:
Save

Activities

Coming soon We're preparing activities for Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas. These are activities you can do either before, during, or after a course.

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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.

Reading list

We've selected 11 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas.
Python for Data Analysis comprehensive guide to using Python for data analysis. will teach you how to use Pandas, NumPy, Matplotlib, and other Python libraries to manipulate, analyze, and visualize data.
Machine Learning with Python comprehensive guide to machine learning using Python. will teach you how to use scikit-learn, TensorFlow, and other Python libraries to build machine learning models.
Deep Learning with Python comprehensive guide to deep learning using Python. will teach you how to use Keras, TensorFlow, and other Python libraries to build deep learning models.
Data Mining with Python comprehensive guide to data mining using Python. will teach you how to use scikit-learn, NumPy, and other Python libraries to build data mining models.
Język Python dla początkujących to książka, która pomoże Ci opanować język Python od podstaw. Dowiesz się, jak pisać kod, który jest czytelny, wydajny i łatwy do utrzymania.
Statistics for Data Science comprehensive guide to statistics for data science. will teach you how to use Python and R to perform statistical analysis on data.
The Elements of Statistical Learning classic textbook on statistical learning. will teach you the fundamental concepts of statistical learning and how to apply them to real-world problems.
Pattern Recognition and Machine Learning comprehensive textbook on pattern recognition and machine learning. will teach you the fundamental concepts of pattern recognition and machine learning and how to apply them to real-world problems.
Information Theory, Inference, and Learning Algorithms comprehensive textbook on information theory, inference, and learning algorithms. will teach you the fundamental concepts of information theory, inference, and learning algorithms and how to apply them to real-world problems.
Bayesian Data Analysis comprehensive textbook on Bayesian data analysis. will teach you the fundamental concepts of Bayesian data analysis and how to apply them to real-world problems.

Share

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers:

Similar courses

Here are nine courses similar to Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas.
Angielski - Swoboda w Komunikacji
Most relevant
Kurs podstawowy języka chińskiego HSK1. Efektywny chiński
Most relevant
ChatGPT - Kompletny Kurs ChatGPT dla początkujących
Most relevant
Uczenie maszynowe w Pythonie. Podstawy, perceptron,...
Most relevant
Narzędzia AI: ChatGPT, Gemini, Copilot w Biznesie...
Most relevant
Angielski od Podstaw do Komunikacji.
Most relevant
ChatGPT w testowaniu oprogramowania
Most relevant
Intensywny Kurs Języka Angielskiego cz.2. Kompletna...
Most relevant
Intensywny Kurs Języka Angielskiego cz.1. Kompletna...
Most relevant
Our mission

OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.

Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.

Find this site helpful? Tell a friend about us.

Affiliate disclosure

We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.

Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.

Thank you for supporting OpenCourser.

© 2016 - 2024 OpenCourser