קורסים מקצועיים למתקדמים

Big Data

Data Analysis with Python

מספר הקורס 3590

למה ללמוד בג'ון ברייס?
  • למידה חדשנית ודינמית עם כלים מתקדמים בשילוב סימולציות, תרגול וסביבות מעבדה
  • מגוון הכשרות טכנולוגיות עם תכנים המותאמים להתפתחות הטכנולוגית ולביקוש בתעשיית ההייטק
  • מובילים את תחום ההכשרות לעולם ההייטק והטכנולוגיה כבר 30 שנה, עם קהילה של עשרות אלפי בוגרים
  • אתם בוחרים איך ללמוד: פרונטאלית בכיתה, מרחוק ב- Live Class או בלמידה עצמית

המועדים הקרובים

קורס לקבוצות

הקורס נפתח במתכונת של קבוצה בלבד, בהתאמה אישית לארגונים.
לפרטים נוספים: Muzman@johnbryce.co.il

ניתן לפתוח את הקורס בהתאמה אישית ומלאה לצרכי הארגון, במועדים ומערכי לימוד גמישים בשילוב תכנים ייעודים.

משך הקורס

שעות אקדמיות:

32

מספר מפגשים:

קורס בוקר:

4

מספר מפגשים:

קורס בוקר:

4

מתכונת הקורס

הקורסים המוזמנים לארגונים מותאמים באופן אישי ומלא לצרכי הארגון, מערכי הלימוד גמישים וניתן לשלב בהם תכנים רלוונטיים וייעודיים.

Overview

Python is considered to be one of the most efficient programming languages for data analysis. Using the Pandas library, Python provides fast, flexible, and expressive data structures designed to make working with data both easy and intuitive.

This course will introduce the basics of the Python environment, including fundamental programming concepts such as control structures, functions, and data structures. At its core, this training will provide you a comprehensive toolset for working with data, including techniques for reading and writing diverse files, data cleaning and wrangling, analysis and visualization.

On Completion, Delegates will be able to

Who Should Attend

Data Analysts

Developers

Business Intelligence professionals

Data Engineers

תכנית הלימודים

syllabus
PDF להורדה

Python Crash Course

  • Working with data types
  • Slicers
  • Control structures
  • Understanding Python’s Data Structures
  • Implementing Functions

Pandas – Series

  • Understanding one-dimensional labeled arrays
  • Create a Series from Python objects
  • Using the read_csv() method
  • Attributes
  • Methods
  • Arguments and Parameters
  • Extracting Series values

Pandas – DataFrames

  • Understanding two-dimensional data structures
  • Selecting columns from a DataFrame
  • Adding new columns to a DataFrame
  • Working with Nulls
  • Sorting a DataFrame
  • Filter a DataFrame – conditions and methods
  • Retrieving rows by Index position
  • Delete rows or columns from a DataFrame
  • Rename Index labels or Columns in a DataFrame
  • Common String methods

Using MultiIndex

  • Understanding multiIndexes in Pandas
  • Creating a multiIndex
  • Extracting rows from a multiIndex
  • Common methods

Group By

  • Basic operations
  • Retrieving groups
  • Common methods
  • Group by multiple columns
  • Iterating through groups

Joining and Concatenating Data

  • Join operations between DataFrame objects
  • combining together Pandas objects

Working with Dates

  • Understanding Python’s datetime module
  • Pandas Timestamp and DateTimeIndex objects
  • Pandas DateOffset and TimeDelta objects
  • Common methods

Python Pandas – Panels

  • Understanding the axis of a Panel Object
  • Common methods and attributes
  • Extracting data

Pandas I/O API

  • Object conversions
  • Export DataFrame to csv
  • Importing and exporting Excel files

Visualization

  • Using the .plot() method
  • Bar Graphs
  • Pie Charts
  • Histograms

 

requirements
  • Previous experience with data analysis
  • Basic understanding of SQL
  • Basic understanding of Programming concepts

Schedule Appointment

Fill out the form below, and we will be in touch shortly.

לא הצלחנו לאתר את הטופס.

בודק...