Gain advanced skills to handle complex data sets, understand machine learning algorithms, and translate data into actionable insights

This course provides students with Python data science skills that can immediately be applied in real life. The course focuses on Pandas as the primary tool, using related packages such as NumPy and Seaborn to enhance processing and visualization.

Who Should Attend?

This course is designed for data professionals who already have foundational Python and Pandas skills and want to apply Python more effectively to real-world data analysis problems. Typical roles include data analysts, data scientists, engineers, and researchers.

Veri Bilimi için Uygulamalı Python (TTPS4876) Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

Participants should have a solid foundation in Python and introductory Pandas concepts. This course assumes prior experience with Python syntax, basic data structures, and simple data manipulation in Pandas.

Neler Öğreneceksiniz

Working in a hands-on, applied learning environment, participants will learn to:

Advanced Data Ingestion & Preparation: Efficiently import, clean, and export complex datasets using Pandas, preparing data for deeper analysis and reuse.
Sophisticated Data Selection & Indexing: Confidently navigate and subset data using advanced indexing techniques, Boolean logic, and multi-indexing for hierarchical datasets.
Data Aggregation & Summarization: Apply groupby() operations and aggregation functions to analyze trends, patterns, and summaries across large datasets.
Data Transformation & Reshaping: Transform, merge, and reshape datasets to support more effective analysis and streamlined analytical workflows.
Functional Data Processing: Apply user-defined and third-party functions to Pandas objects to extend analytical capabilities and customize data processing.
Advanced Data Visualization: Create clear, informative, and visually compelling data visualizations using advanced Matplotlib features and Seaborn enhancements.
NumPy for Analytical Efficiency: Utilize NumPy arrays and operations to manipulate large numerical datasets and improve analytical performance.
Applied Scientific Computing with SciPy: Gain practical exposure to key SciPy subpackages to support statistical analysis, optimization, and scientific workflows.

Eğitim İçeriği

Pandas input and output
Reading data into Pandas dataframes and exporting to various formats.
- General input considerations
- Reading CSV Files
- Data cleaning
- Reading other data formats
- Exporting data
Pandas filtering and sorting
Selecting subsets of dataframes for focused analysis.
- Indexing rows and columns
- Multi-indexing
- Selection by conditions
- Sorting data
Pandas grouping and aggregation
Consolidating data and providing sums and other aggregate values.
- Using groupby()
- Aggregate functions
- Using data summaries
- Alternate approaches
Pandas Data Transformation
Manipulating datasets for simpler analysis.
- Applying functions to data
- Renaming columns and indexes
- Inserting and removing data
- Combining and merging dataframes
- Reshaping datasets
Advanced Matplotlib
Going beyond the basics with Matplotlib.
- Components of a figure
- Multiple plots
- Complex plots
- Matplotlib options and settings
- Customing styles (and everything else)
Seaborn
Learning how Seaborn supplements and improves on Matplotlib.
- What does Seaborn provide?
- Using themes
- Advanced plot types
- Fine-tuning the details
Using NumPy
Loading large datasets into NumPy arrays for further analysis.
- NumPy basics
- Creating arrays
- Indexing and slicing
- Builtin functions()
- Reading and writing data
Useful SciPy subpackages
A look at some of the 20-odd SciPy subpackages.
- What is SciPy?
- scipy.stats
- scipy.interpolate
- scipy.optimize

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Veri Bilimi için Uygulamalı Python (TTPS4876) Turkmenistan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Turkmenistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Applied Python for Data Science (TTPS4876) Turkmenistan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Applied Python for Data Science (TTPS4876) Turkmenistan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Turkmenistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Applied Python for Data Science (TTPS4876) Turkmenistan Eğitimi

Who Should Attend?

Önkoşullar

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim İçeriği

Neden Bizi Seçmelisiniz