Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Основи на Python за Данни
- Инсталиране на Python и подготвяне на средата за разработка
- Основи на езика: променливи, типове данни, контролни структури
- Написване и изпълнение на простите Python скриптове
Работа с Файлове: CSV и Excel
- Четене и записване на CSV файлове, използвайки модул csv и Pandas
- Работа с Excel файлове, използвайки openpyxl/xlrd и Pandas
- Практични упражнения: автоматизация на преобразуването на файлове
Въведение в Pandas
- Основи на DataFrame: създаване, индексиране, избор и филтриране
- Агрегатни и групировани операции
- Общи операции за чистене: липсващи стойности, дубликати и преобразуване на типове данни
Въведение в Polars
- Концепции и характеристиките за производителност на Polars спрямо Pandas
- Основни операции с DataFrame в Polars
- Примери за употреба: кога да използвате Polars вместо Pandas
Разширените Преобразувания на Данни (промежуточно ниво)
- Сложни съединения, оконни функции и операции за преход в Pandas
- Ефективни шаблони за обработка на данни с Polars
- Каскадни операции и оптимизация на използването на памет
Автоматизация на Процеси с Python
- Написване на скриптове за автоматизиране на повторящи се задачи и ETL стъпки
- Запланиране на скриптове с планировачите на операционната система или задачите
- Логиране, обработка на грешки и уведомления
Обединяване на Скриптове и Най-добри Практики
- Създаване на изпълними файлове с PyInstaller или аналогични инструменти
- Структуриране на проекти, виртуални среди и управление на зависимости
- Основи на контрола на версиите и документация на работните процеси
Ръчен Минипроект
- Задача от начало до край: четене на сурови файлове, чистене и преобразуване на данни, производство на изходи
- Автоматизиране на работния процес и обединяване във изпълним скрипт или файл
- Разглеждане и подобрения, базирани на обратната връзка от колегите
Самари и Следващи Кораки
Изисквания
- Основни познания в програмирани концепции или желание да учат
- Удържане на команден ред или терминал за инсталиране на пакети
- Опит в работа с табли (CSV/Excel)
Целева Група
- Аналитици на данни и операционен персонал, автоматизиращи задачи с данни
- Аналитически инженери, търсещи леки ETL скриптове
- Професионалисти, заинтересовани в практически работните процеси с данни на базата на Python
14 Часове
Отзиви от потребители (2)
Практическите упражнения, свързани с материалът, наистина помагат за по-добро разбиране на всеки тема. Освен това, начинът да започнете урока с лекция и продължите с практически упражнения е добър и полезен, за да свържете материалът, който беше представен по-рано.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Курс - Introduction to Data Science and AI using Python
Машинен превод
Примери и упражнения, perfектно адаптирани към нашата домейна
Luc - CS Group
Курс - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Машинен превод