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.

Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Bize Ulaşın!

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

Applied Python for Data Science (TTPS4876) Turkmenistan eğitimini, Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında; evinizden, ofisinizden veya dilediğiniz herhangi bir lokasyondan deneyimleyin. Uzman eğitmenlerimizle gerçek zamanlı iletişim kurarak sınıf ortamının dinamizmini online eğitim deneyimine taşıyın.

Canlı Oturumlar: Belirlenen eğitim takvimi doğrultusunda, eğitmen ve diğer katılımcılarla eş zamanlı olarak derslere katılın.
Etkileşimli Öğrenme: Uygulamalar, grup çalışmaları ve soru-cevap oturumlarıyla öğrenme sürecine aktif olarak dahil olun.
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 uzmanlığıyla profesyonel gelişiminize değer katın.
Esnek ve Ölçeklenebilir Çözümler: Turkmenistan ve dünya genelinde erişilebilen canlı sınıflarımızla, bireysel ve kurumsal eğitim ihtiyaçlarınıza uygun esnek planlama avantajı elde edin.

Applied Python for Data Science (TTPS4876) Turkmenistan eğitimini, yüz yüze öğrenmenin sağladığı güçlü etkileşim ve odaklanma avantajıyla deneyimleyin. Bilginç IT Academy'nin profesyonel eğitim lokasyonlarında, konforlu ve verimli bir sınıf ortamında uzman eğitmenler eşliğinde öğrenin.

Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan saha tecrübesine sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Modern Eğitim Alanları: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Odaklı Sınıf Deneyimi: Sınırlı kontenjanla düzenlenen eğitimlerde eğitmeninizle daha yakın iletişim kurma fırsatı yakalayın.
Kaliteli Eğitim Yaklaşımı: Profesyonel gelişiminizi destekleyen, uygulamaya dönük ve yüksek standartlarda hazırlanmış eğitim içeriklerinden yararlanın.

Şirketinizin ekip bazlı eğitim ihtiyaçlarını, Bilginç IT Academy'nin Applied Python for Data Science (TTPS4876) Turkmenistan onsite eğitim çözümüyle kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda karşılayın. Kurumunuza özel planlanan eğitimlerle ekiplerinizin gelişimini iş hedeflerinizle uyumlu hale getirin.

Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Bütçe ve Zaman Avantajı: Seyahat, konaklama ve operasyonel maliyetleri azaltarak eğitim yatırımınızı daha verimli kullanın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Çalışanlarınızın aynı içerik ve bakış açısı etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi iş birliğini güçlendirin.
Kolay Planlama ve Takip: Katılımcı gelişimini, eğitim sürecini ve kurumsal ihtiyaçları daha kontrollü şekilde yönetin.

Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

Neden bizi tercih ettiniz?

Bilginç'ten daha önce eğitim aldım ve memnun kaldım.

Daha önce farklı bir kurumdan aldığım eğitimden memnun kalmadım.

Diğer

IT departmanınızda kaç kişi çalışıyor?

0 – 50

50 – 250

250 – 1000

1000+

Applied Python for Data Science (TTPS4876) Turkmenistan Eğitimi

Who Should Attend?

Önkoşullar

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim İçeriği

Neden Bizi Seçmelisiniz