- Programming 任何語言的經驗
目標受眾
- 開發者
- 初級數據科學家
- Business 具備技術技能的分析師
您的公司希望從多年來收集的數據中獲得洞察。然而,您面臨著無數的工具和方法選擇。有像PowerBi這樣用戶友好的UI工具,像SQL這樣的後端命令行工具,以及像Python和R這樣多功能的「數據整理」程式語言。
本課程選擇了最強大且靈活的工具來完成這項工作:Python。
Python是一種易讀的程式語言。它提供了大多數其他解決方案無法提供的東西:靈活性和適應性。在初步投資學習Python之後,您可以使用它以其他工具難以實現且耗時的方式來操作和可視化您的數據。
這是一個由講師指導的現場培訓(線上或現場),旨在幫助那些希望學習足夠的Python以開始分析銷售數據、流量分析、客戶互動等數據的人員。
該培訓旨在增強學習、記憶和實踐。通過結合不同的學習方法,如線上學習、現場課堂互動、同儕學習和配對編程,本培訓旨在最大化每節課的效果。它通過預學習、互動學習和後學習的混合方式來強化所學概念,同時包含社交元素,使課程變得有趣且引人入勝。培訓分為三個部分:
- 課前
- 課中
- 課後
這項培訓與純粹的線上學習不同,因為它強調與講師的現場互動。它也與傳統課堂不同,因為它包含離線學習和自我節奏的練習。
NobleProg培訓的一個獨特之處在於其「配對編程」的學習方法。配對編程允許兩個或更多人協作解決同一台機器上的挑戰性和發人深省的問題。這種方法已被證明是一種強大且高效的教學和學習方式。NobleProg通過其學習平台DaDesktop實現了這一點。DaDesktop提供了一個協作空間,讓參與者和講師能夠實時分享和互動彼此的機器。視頻會議和錄製課程的功能只是DaDesktop作為本培訓一部分的其中一些功能。
在本培訓結束時,參與者將能夠:
- 安裝和配置必要的軟件、庫和開發環境,以開始編寫足夠的Python代碼進行數據分析。
- 分析來自Excel、CSV、JSON文件和數據庫等來源的數據。
- 在分析之前清理數據以提高其可用性。
- 執行簡單的統計分析。
- 生成報告,以適當的格式呈現所需的數據,從純數字到圖表、圖形和表格。
- 從數據中獲得有價值的洞察,包括性能趨勢和問題領域,以做出更好的業務決策。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行實踐操作。
課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
介紹
- 概述 Python 及其強大的 Data Analysis 生態系統
開始使用
- 設置開發環境
- 安裝 Python、Numpy 和 Pandas
- 安裝 Jupyter
Python 的 Programming 用於 Data Analysis
- Python 語法概述
- 編寫和運行 Python 代碼
處理數據
- 導入數據集
- 清理數據
Python 數據框
- 理解數據框
- 操作數據框中的數據
從數據中獲取洞察
- 數據摘要
- 生成報告
- 數據可視化
保存您的 Python 代碼
- 將代碼保存到版本控制庫中
- 允許他人訪問您的代碼
改進您的代碼
- 測試代碼並修復錯誤
- 使用迭代方法精簡代碼
將代碼投入生產
- 將代碼上傳到網站
- 自動化代碼執行
Python Programming 最佳實踐
總結與結論
United Arab Emirates - Python for Data Analysis
Qatar - Python for Data Analysis
Egypt - Python for Data Analysis
Saudi Arabia - Python for Data Analysis
South Africa - Python for Data Analysis
Brasil - Python for Data Analysis
Canada - Python for Data Analysis
USA - Python for Data Analysis
Österreich - Python for Data Analysis
Schweiz - Python for Data Analysis
Deutschland - Python for Data Analysis
Czech Republic - Python for Data Analysis
Denmark - Python for Data Analysis
Estonia - Python for Data Analysis
Finland - Python for Data Analysis
Greece - Python for Data Analysis
Magyarország - Python for Data Analysis
Ireland - Python for Data Analysis
Luxembourg - Python for Data Analysis
Latvia - Python for Data Analysis
España - Python for Data Analysis
Italia - Python for Data Analysis
Lithuania - Python for Data Analysis
Nederland - Python for Data Analysis
Norway - Python for Data Analysis
Portugal - Python for Data Analysis
România - Python for Data Analysis
Sverige - Python for Data Analysis
Türkiye - Python for Data Analysis
Malta - Python for Data Analysis
Belgique - Python for Data Analysis
France - Python for Data Analysis
Australia - Python for Data Analysis
Malaysia - Python for Data Analysis
New Zealand - Python for Data Analysis
Philippines - Python for Data Analysis
Singapore - Python for Data Analysis
Thailand - Python for Data Analysis
Vietnam - Python for Data Analysis
India - Python for Data Analysis
Argentina - Python for Data Analysis
Chile - Python for Data Analysis
Costa Rica - Python for Data Analysis
Ecuador - Python for Data Analysis
Guatemala - Python for Data Analysis
Colombia - Python for Data Analysis
México - Python for Data Analysis
Panama - Python for Data Analysis
Peru - Python for Data Analysis
Uruguay - Python for Data Analysis
Venezuela - Python for Data Analysis
Polska - Python for Data Analysis
United Kingdom - Python for Data Analysis
South Korea - Python for Data Analysis
Pakistan - Python for Data Analysis
Sri Lanka - Python for Data Analysis
Bulgaria - Python for Data Analysis
Bolivia - Python for Data Analysis
Indonesia - Python for Data Analysis
Kazakhstan - Python for Data Analysis
Moldova - Python for Data Analysis
Morocco - Python for Data Analysis
Tunisia - Python for Data Analysis
Kuwait - Python for Data Analysis
Oman - Python for Data Analysis
Slovakia - Python for Data Analysis
Kenya - Python for Data Analysis
Nigeria - Python for Data Analysis
Botswana - Python for Data Analysis
Slovenia - Python for Data Analysis
Croatia - Python for Data Analysis
Serbia - Python for Data Analysis
Bhutan - Python for Data Analysis