Program

• 1

  Wprowadzenie do języka Python i konfiguracja środowiska pracy

  W module uczestnicy poznają podstawy języka Python oraz przygotują środowisko pracy do analizy danych. Omówione zostaną narzędzia takie jak Python, PIP, PyCharm, Visual Studio Code oraz Google Colab. Uczestnicy nauczą się instalować pakiety, zarządzać środowiskiem oraz uruchamiać pierwsze skrypty i notatniki Jupyter Notebook.

• 2

  Data Wrangling (Pandas)

  Moduł skupia się na przetwarzaniu i manipulacji danymi z wykorzystaniem biblioteki pandas. Uczestnicy nauczą się wczytywać dane z różnych źródeł, filtrować, agregować oraz przekształcać dane w formacie tabelarycznym.

• 3

  Praca zespołowa z GIT i GitHub

  W module uczestnicy poznają podstawy systemu kontroli wersji Git oraz pracy zespołowej z wykorzystaniem GitHub. Nauczą się tworzyć repozytoria, zarządzać wersjami kodu, pracować na branchach oraz współpracować w zespołach projektowych.

• 4

  Data Preprocessing

  Moduł wprowadza do przygotowania danych do analizy i modelowania. Uczestnicy poznają techniki czyszczenia danych, obsługi braków danych, transformacji zmiennych oraz podstawowe metody przygotowania danych wejściowych.

• 5

  Data Preprocessing 2

  Rozszerzenie zagadnień preprocessingowych o bardziej zaawansowane techniki, takie jak kodowanie zmiennych kategorycznych, skalowanie danych, detekcja wartości odstających oraz przygotowanie danych pod modele uczenia maszynowego.

• 6

  Wizualizacja danych w Pythonie

  Moduł poświęcony tworzeniu wizualizacji danych z wykorzystaniem bibliotek takich jak matplotlib i seaborn. Uczestnicy nauczą się tworzyć czytelne wykresy oraz dobierać odpowiednie formy wizualizacji do typu danych i celu analizy.

• 7

  Eksploracyjna analiza danych (EDA)

  W module uczestnicy poznają metody eksploracji danych, identyfikacji wzorców oraz zależności między zmiennymi. Nauczą się interpretować wyniki analiz oraz formułować wnioski na podstawie danych.

• 8

  Eksploracyjna analiza danych (EDA) 2

  Kontynuacja EDA z naciskiem na bardziej zaawansowane techniki analityczne, analizę wielowymiarową oraz przygotowanie danych do modelowania. Uczestnicy będą pracować na realnych zbiorach danych i budować pełne workflow analityczne.