Ovládání Pythonu pro datovou analýzu

Nový

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.

Kodaňská 1441/46
Praha 10

Adresa konání kurzu

2 dny

Délka kurzu

Z kurzu budete mít největší užitek, pokud:

Jaké vstupní znalosti jsou potřeba?

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

„Kurz rozhodně hodnotím pozitivně. Bylo to náročné, ale dozvěděla jsem se spoustu věcí. Myslím, že po třech kurzech práce v R se konečně pustím do psaní vlastních scriptů. Znalosti mi pomůžou zpracovat data na dizertaci, pomůže mi to zefektivnit a zrychlit každodenní práci.“

Ing. Kristýna Kohoutková, Filozofická fakulta Masarykovy univerzity

Kurz statistiky I v programovacím jazyce R | Ovládání programovacího jazyka R | Základní statistická analýza v jazyce R

Kurz mi velmi vyhovoval, byl rozdělen do kratších bloků, což mi dalo dostatek času na vstřebání nové látky a postupné procvičování. Lektor vše vysvětloval jasně a srozumitelně, dokázal pružně reagovat na dotazy i přizpůsobit obsah potřebám účastníků. I když jsem s programováním v Pythonu měl jen malé zkušenosti, díky tomuto přístupu jsem měl pocit, že se učím efektivně a postupně si buduji pevný základ. Celkově hodnotím kurz jako velmi přínosný a dobře strukturovaný.

Ing. et Mgr. Milan Svoboda, Ph.D., Fakulta ekonomická Západočeské univerzity v Plzni

Úvod do programování v Pythonu (nejen) pro vědce

„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 předkládaných informací.

Marketingově orientovaný přístup k cílevědomě definovaným populačním skupinám a přístup k zcela určitému jedinci se všemi jeho specifickými charakteristikami může být odlišný.

Nenahraditelným pomocníkem při řešení každodenních problémů praxe může být vedle hlubokých medicínských znalostí také co nejlepší orientace v problematice využívání výsledků statistického zpracování hromadných dat. Jedině tak lze víru ve správný postup při užití dostupných informací nahradit uměním optimální praxe. Pacienti vetšinou věří, že my víme. Bez znalostí zbývá víra i nám.“

MUDr. Lubomír Berka, CSc., Ordinace pro kardiovaskulární choroby a diabetes v Jindřichově Hradci

Jaké školící materiály obdržíte?

Jak dlouho kurz trvá?

Kdo vás bude školit?

Kurzem vás provede Mgr. Bc. Silvie Bělašková, Ph.D., vedoucí oddělení biometrie mezinárodní společnosti Aixial a seniorní statistik ve Fakultní nemocnici u sv. Anny v Brně.

Silvie Bělašková patří mezi přední české odborníky na klinický výzkum, působila jako vědecké asistent na Univerzitě Palackého v Olomouci i jako lektor statistiky na Univerzitě Tomáše Bati ve Zlíně.

Kolik kurz stojí, kde probíhá a jaké jsou možnosti platby?

Kurz probíhá v našem školícím středisku na adrese Kodaňská 1441/46, Praha 10 (4D Center)

Cena kurzu je 12 900 Kč (bez DPH). Součástí ceny je kromě zajištění pomůcek a školících materiálů také občerstvení v průběhu kurzu a oběd.

Platba probíhá převodem oproti vystavené faktuře.

Nezávazná přihláška na kurz

Stačí, když vyplníte formulář níže. Do 3 pracovních dnů se vám ozveme a probereme, zda kurz splňuje vaše představy a jaký bude další postup. Bez jakýchkoliv závazků z vaší strany.

Vaše jméno a příjmení*

Organizace

E-mail

Pozice

Telefon

Promo kód

Poznámka k přihlášce

Odesláním přihlášky vyjadřujete svůj souhlas s obchodními podmínkami a zpracováním osobních údajů.

Další názory spokojených účastníků

Anonymní zpětná vazba účastníků z dotazníku spokojenosti po kurzu.

Ing. Kristýna Kohoutková, Filozofická fakulta Masarykovy univerzity

Kurz statistiky I v programovacím jazyce R | Ovládání programovacího jazyka R | Základní statistická analýza v jazyce R

„Takto je to naprosto poprvé, kdy nám statistické metody někdo vysvětlil tak, že jsme dokázali pochopit i to, proč děláme to co děláme a jsme schopni to pak při práci i prakticky a především samostatně použit. Kurz byl zaměřen opravdu prakticky. Měl nevyhnutné množství teorie, no podstatnou část pak lektor věnoval praktické aplikaci statistických metod na jednotlivé úkoly v kontextu cíle, který daný úkol sledoval. Zároveň lektor velmi názorně vysvětloval jak o daných úkolech a aplikaci metod přemýšlet, co a proč se dělá a jak následně získané výstupy správně interpretovat.“

Vědecký pracovník, 1. lékařská fakulta Univerzita Karlova

Kompletní biostatistická analýza v jazyce R | Kompletní statistická analýza v jazyce R | Kurz statistiky I v programovacím jazyce R | Pokročilá biostatistická analýza v jazyce R | Pokročilá statistická analýza v jazyce R | Základní biostatistická analýza v jazyce R | Základní statistická analýza v jazyce R

„Přestože s jazykem R pracuji již více jak 11 let, dozvěděl jsem se mnoho důležitých faktů, které mi coby samoukovi unikaly. Samozřejmostí je promítnutí těchto faktů do praktického využití, ať už se jedná o zefektivnění a zrychlení práce s R, tak především o teoretické základy, které pan Čapek vysvětlil naprosto bravurně. Jsem rád, že jsem kurz navštívil, protože při práci by mi jinak nastudování a pochopení principů, které stojí za různými typy testů hypotéz, trvalo roky. Kurz zabrousil též do pokročilejších metod. Vyzkoušeli jsme si základní zpracování časových řad, kdy jsme např. na čtvrtletní data nasazovali model a vykreslovali si grafy s předpovídanými hodnotami a konfidenčními intervaly. Za mě pořadatelé kurzu dostávají jedničku!“

Mgr. Ondřej Ledvinka, Ph.D., Český hydrometeorologický ústav