Úvod do programování v Pythonu (nejen) pro vědce
Online kurz (12 × 2,5 hod ve 12 týdnech) Přihlásit na kurz Lektor: Vít Kuntoš Trvání kurzu: 12 týdnů Naučte se základy nejoblíbenějšího programovacího jazyku Python, i když nemáte s programováním žádné zkušenosti. Po absolvování kurzu porozumíte syntaxu kódu v Pythonu a naučíte se využívat datové typy, řídící struktury, funkce a základní datové struktury. Na získané znalosti navážete např. kurzem statistického vyhodnocování dat v Pythonu. Kurzem s nejvýše 10 účastníky vás provede Vít Kuntoš, programátor s praxí v Pythonu a frameworku Django (viz profil lektora). Všechny prezentované postupy si vyzkoušíte na praktických příkladech v online aplikaci pro psaní kódu v Pythonu. Chci se přihlásit Adresa konání kurzu Délka kurzu Každý čtvrtek 18:00 – 20:30 Výukový čas Z kurzu budete mít největší užitek, pokud: nejste programátor a nikdy jste neprogramovali, ale chcete se naučit úplné základy programovacího jazyku Python, chcete získat základní znalosti pro další rozvoj a využití Pythonu všemi směry – pro vyhodnocování a vizualizaci dat (nejen) z výzkumu nebo tvorbu webových aplikací a automatizací. Jaké vstupní znalosti jsou potřeba? pro absolvování kurzu nejsou potřeba žádné specifické znalosti. Co se na kurzu naučíte? jak se orientovat v prostředí aplikace RStudio, jaké typy proměnných existují a jaké jsou mezi nimi rozdíly, co je průměr, medián, směrodatná odchylka a další popisné statistiky a kdy a jak je použít, jak v programovacím jazyce R vyhodnocovat data a testovat hypotézy pomocí základních statistických metod, jakým způsobem vhodně vizualizovat data, jak mezi sebou porovnávat dva a více datových souborů, jak vyhodnocovat data pomocí kontingenčních tabulek, jak sestavit regresní model a vytvářet modely typu „co se stane, když…“. Chci vidět podrobný sylabus kurzu Program kurzu podle lekcí Součástí každé lekce jsou příklady a úkoly, na kterých si přednášenou látku vyzkoušíte. V závěru kurzu vytvoříte vlastní projekt, na kterém v praxi ukážete, jak Pythonu rozumíte. Úvod do programování – k čemu jej využijete, historie a vlastnosti Pythonu, odkud získávat informace Psaní kódu – jak počítač kód zpracovává, psaní komentářů, typy proměnných, funkce print a input Číselné datové typy a operace – integer, float, complex, aritmetické operace, porovnávání, převody Řetězce – metody pro práci s textem, formátování, indexování, slicing, striding Boolean a podmínky – funkce if, else, elif, true a false, logické operátory, rozhodování v programu Cykly – funkce for a while, opakování bloku kódu, iterace přes sekvence dat Listy a práce s nimi – ukládání více hodnot, přístup k prvkům, metody pro manipulaci Slovníky a práce s…
Základní statistická analýza v jazyce R
Podívejte se na kurz Základní kurz statistiky I v programovacím jazyce R.
Kurz statistiky II v TIBCO Statistica
Podívejte se na kurz Základní kurz statistiky II v TIBCO Statistica.
Kurz statistiky I v programovacím jazyce R
Podívejte se na kurz Základní kurz statistiky I v programovacím jazyce R.
Zpracování geodat v programovacím jazyce R
Přihlásit na kurz Lektor: Mgr. Ondřej Ledvinka, PhD. Trvání kurzu: 2 dny Naučte se od základu vyhodnocovat geoprostorová data (geodata) v programovacím jazyce R pomocí funkcí, které jejich hromadné zpracování zjednodušují a urychlují. V kurzu pro vědecké pracovníky z oblasti geověd vás naučíme, jak geodata zpracovat a transformovat na tzv. tidy formát i jak je analyzovat a vizualizovat (tvořit mapy). Po absolvování školení tak zvládnete rychle vytvořit analytické skripty pro geodata. 2denním kurzem vás provede Mgr. Ondřej Ledvinka, PhD., specialista Oddělení hydrofondu a bilancí ČHMÚ a odborný asistent Katedry fyzické geografie a geoekologie Univerzity Karlovy, který se zpracování geodat věnuje v oblasti hydrologie a klimatologie (viz profil lektora). Procvičování probíhá v anglické verzi aplikace RStudio. Počítač vám zapůjčíme na místě, není třeba nosit vlastní. Po skončení kurzů navíc získáte přes 40 skriptů, které použijete k analýze vlastních dat. Chci se přihlásit 60 minutový webinář jako OCHUTNÁVKA ZDARMA Adresa konání kurzu Délka kurzu Z kurzu budete mít největší užitek, pokud: se chcete naučit ovládat programovací jazyk R pro vyhodnocování dat, jejichž nedílnou součástí je geometrie (vektorová geodata, rastrová geodata), nemáte se zpracováním geodat v jazyce R žádné zkušenosti a potřebujete jejich analýzu využívat ve své práci (výzkumní pracovníci z oblasti geografie, geologie, hydrologie, klimatologie, ochrany životního prostředí, dálkového průzkumu Země a dalších geověd), máte s jazykem R zkušenosti, ale potřebujete své znalosti adaptovat pro zpracování geodat, potřebujete zefektivnit analýzu geodat ve své organizaci. Jaké vstupní znalosti jsou potřeba? Pro účast na kurzu je vhodné mít znalosti v rozsahu kurzu Ovládání programovacího jazyka R. Co se na kurzu naučíte? jak se orientovat v prostředí aplikace RStudio (zejm. pokud jde o specifické vlastnosti geodat v prostředí RStudia), jak importovat geodata různých formátů do R z různých zdrojů (souborů, serverových služeb a prostřednictvím specifických funkcí v R balíčcích), jak naopak efektivně ukládat geodata do souborů, aby nedocházelo ke ztrátě pracně vytvořených výsledků nebo meziproduktů, proč geograficky zatížená data zpracovávat pomocí na sebe navazujících algoritmických sekvencí (tzv. pipelines), jak využívat ekosystém balíčků tidyverse vzhledem ke zpracování vektorových geodat (především funkce balíčku sf), jak tvořit nová vektorová a rastrová geodata se specifikací souřadnicového referenčního systému – jak z existujících souřadnic, tak ze zcela nově definovaných souřadnicových párů (funkce balíčků sf, sfheaders) či rozsahu a horizontálního rozlišení (funkce balíčku terra), jak při zpracování geodat pomáhá funkcionální programování v R s definicemi anonymních funkcí, jak v R tvořit statické (tematické) mapy prostřednictvím funkcí balíčku ggplot2 a jemu podobných (např. tidyterra, ggspatial) nebo…
Kompletní statistická analýza v jazyce R
Podívejte se na kurz Základní kurz statistiky I v programovacím jazyce R.
Pokročilá statistická analýza v jazyce R
Podívejte se na kurz Základní kurz statistiky I v programovacím jazyce R.
Ovládání Pythonu pro datovou analýzu
Přihlásit na kurz Lektor: Mgr. Bc. Silvie Bělašková, Ph.D. Trvání kurzu: 2 dny Naučte se ovládat programovací jazyk Python pro účely analýzy analýzy dat – s pomocí knihovny pandas a aplikace Jupyter Notebook, které práci v Pythonu výrazně zjednodušují. Po absolvování kurzu zvládnete v Pythonu data načíst, zpracovat, analyzovat, vizualizovat a a získané výsledky sdílet se svými kolegy. Získané znalosti ihned uplatníte ve své vědecké práci. Kurzem vás provede vás provede… (viz profil lektora). Všechny prezentované postupy si vyzkoušíte na praktických příkladech v anglické verzi Pythonu a aplikace Jupyter Notebook. Počítač vám zapůjčíme na místě, není třeba nosit vlastní. Chci se přihlásit Adresa konání kurzu Délka kurzu Z kurzu budete mít největší užitek, pokud: se chcete naučit ovládat programovací jazyk Python pro vyhodnocování dat ze svého výzkumu, máte s Pythonem zkušenosti, ale potřebujete si oživit základy nebo se chcete k výsledkům dostat rychleji. Jaké vstupní znalosti jsou potřeba? pro absolvování kurzu nejsou potřeba žádné specifické znalosti Co se na kurzu naučíte? orientovat se v prostředí Pythonu, knihovny pandas a aplikace Jupyter Notebooks a importovat do nich vlastní datové soubory, pracovat v pandas s datovými tabulkami (dataframes), spojit je a vyhledat v nich potřebná data, filtrovat data, upravit je (včetně doplnění chybějících hodnot) a vyhodnotit, vizualizovat data v knihovně pandas, tvořit vlastní datové modely a testovat je. Chci vidět podrobný sylabus kurzu Základy Pandas a Jupyter notebooku Seznámení s Pythonem Seznámení s knihovnou Pandas Seznámení s Jupyter notebookem Instalace Pythonu, Jupyter notebooku a knihovny Pandas Seznámení s dalšími Python knihovnami Ukázka práce s knihovnou Pandas Základní práce s datovou tabulkou Pandas Seznámení s knihovnou Pandas Vysvětlení pojmů dataframe Vytvoření a načtení dataframe Praktické metody pro zobrazení dataframu Hledání dat a filtrování Grupování a filtrování Práce s daty Datové typy Chybějící data Přejmenování dat Spojování tabulek Vizualizace dat v prostředí Pandas Tvorba základních grafů Tvorba základních grafů Seznámení s vizualizačními knihovnami Investigace vlastních dat Import vlastního datasetu Metody investigace dat Vizualizace a interpretace dat Experimentování Pomoc Pandas dokumentace Pomoc ChatGPT Tvorba modelu nad vlastními daty Import vlastního datasetu Definování use case Příprava dat Volba modelu Testování modelu Názory spokojených účastníků „Lékaři zabývající se praktickou medicínou věříí, že argumentace pocházející z oblasti tzv. medicíny založené na důkazech obsahuje úplné informace z přesného a správného zpracování dat definovaných zdrojů. Každý z nás se musí vyrovnat s interpretací těchto dat. K tomu je velmi užitečné umět posoudit vztah mezi statistickou významností a praktickou důležitostí…
Kurz biostatistiky II v programovacím jazyce R
Podívejte se na kurz Základy biostatistiky I v programovacím jazyce R
Analýza rozptylu v jazyce R
Podívejte se na kurz Analýza rozptylu v jazyce R
