Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 14 ore
Schița de curs
Fundamente Python pentru sarcini de date
- Instalarea Python și configurarea mediului de dezvoltare
- Fundamentele limbajului: variabile, tipuri de date, structuri de control
- Scrierea și rularea unor scripturi Python simple
Gestionarea fișierelor: CSV și Excel
- Citirea și scrierea fișierelor CSV folosind modulul csv și Pandas
- Lucrul cu fișiere Excel folosind openpyxl/xlrd și Pandas
- Exerciții practice: automatizarea conversiilor de fișiere
Introducere în Pandas
- Noțiuni de bază despre DataFrame: creare, indexare, selecție și filtrare
- Operații de agregare și grupare
- Operații obișnuite de curățare: valori lipsă, duplicate și conversii de tip
Introducere în Polars
- Concepte Polars și caracteristici de performanță comparativ cu Pandas
- Operații de bază cu DataFrame în Polars
- Exemplu de caz de utilizare: când să alegi Polars în locul Pandas
Transformarea avansată a datelor (nivel intermediar)
- Îmbinări complexe, funcții de fereastră și operații pivot în Pandas
- Modele eficiente de procesare a datelor cu Polars
- Înlănțuirea operațiilor și optimizarea utilizării memoriei
Automatizarea proceselor cu Python
- Scrierea de scripturi pentru automatizarea sarcinilor repetitive de date și a pașilor ETL
- Programarea scripturilor cu planificatoare ale sistemului de operare sau planificatoare de sarcini
- Logging, gestionarea erorilor și notificări
Împachetarea scripturilor și bune practici
- Crearea de fișiere executabile cu PyInstaller sau instrumente similare
- Structurarea proiectelor, medii virtuale și gestionarea dependențelor
- Noțiuni de bază despre versionare și documentarea fluxurilor de lucru
Mini-proiect practic
- Sarcină end-to-end: citește fișiere brute, curăță și transformă datele, generează rezultate
- Automatizează fluxul de lucru și împachetează-l ca script sau executabil rulabil
- Revizuire și îmbunătățiri pe baza feedback-ului colegilor
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Familiaritate de bază cu conceptele de programare sau dorința de a învăța
- Confort în utilizarea liniei de comandă sau a terminalului pentru instalarea pachetelor
- Experiență în lucrul cu foi de calcul (CSV/Excel)
Public țintă
- Analiști de date și personal operațional care automatizează sarcini de date
- Ingineri analitici care caută scripting ETL ușor
- Profesioniști interesați de fluxuri practice de lucru cu date bazate pe Python
Mărturii (2)
totul a fost perfect
Florin Vrincianu
Curs - Python Programming Fundamentals
Tradus de catre o masina
Exercițiile practice legate de conținut ajută cu adevărat la înțelegerea mai profundă a fiecărui subiect. De asemenea, stilul de a începe cursul cu o prezentare teoretică și de a continua cu exerciții practice este bun și util pentru a lega conținutul de ce s-a prezentat anterior.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curs - Introduction to Data Science and AI using Python
Tradus de catre o masina
