Data Analysis with Python: Pandas, NumPy, Visualization Tools

Ce înveți la acest curs

Acest curs te învață cum să manipulezi și analizezi datele folosind Pandas, NumPy și să creezi vizualizări eficiente cu Matplotlib și Seaborn. Vei învăța tehnici esențiale de prelucrare a datelor, inclusiv filtrare, grupare și agregare, pentru a extrage informații valoroase din seturi mari de date. Vei înțelege cum să efectuezi un Exploratory Data Analysis (EDA) complet pentru a explora și analiza datele înainte de a lua decizii importante. 

De ce să alegi acest curs 

Analiza Datelor cu Python: Lucrul cu Pandas, NumPy, Instrumente de Vizualizare îți oferă abilități cheie în analiza datelor și în utilizarea Python pentru proiecte de Business Intelligence.

Acest curs este pentru tine

1. Dacă ai o minimă experiență ca dezvoltator Python și vrei să înveți tehnici avansate de procesare și vizualizare a datelor;
2. Dacă ești profesionist în domeniul științei datelor și vrei să îți consolidezi cunoștințele în utilizarea bibliotecilor Python esențiale, cum ar fi Pandas și NumPy, pentru a lucra eficient cu seturi mari de date;
3. Dacă ești analist de date și vrei să îmbunătățești procesul de Exploratory Data Analysis (EDA) și să înveți să creezi rapoarte de analiză vizuală pentru a susține deciziile de afaceri;
4. Dacă îți dorești o carieră în domeniul științei datelor, în special în domeniul Business Intelligence, și vrei să înveți să folosești Python pentru analiza și vizualizarea datelor.

Prerequisites

• Cunoștințe de bază în programarea cu Python;
• Cunoașterea sintaxei de bază a limbajului Python, cum ar fi variabile, structuri de control (if, for, while), funcții și module;
• Cunoștințe despre tipuri de date (liste, dicționare, tupluri) și manipularea acestora;

💡 Vezi modulul Python Basics: Essential Skills for Beginners.

• Cunoștințe de bază despre biblioteci Python fundamentale, ca NumPy și Matplotlib pentru a înțelege conceptele de bază din analiza datelor;

💡 Vezi modulul Data Analysis with Python: Pandas, NumPy, Visualization Tools.

•  Familiaritate cu mediul de dezvoltare Python: să știi cum să instalezi și să folosești un mediu de dezvoltare integrat (IDE) cum ar fi Jupyter Notebooks, VSCode sau PyCharm pentru a lucra cu Python.

Curriculum

Cum să lucrezi cu serii și dataframes în Pandas pentru gestionarea datelor
* În această sesiune vei învăța cum să creezi și să manipulezi serii și dataframes în Pandas, instrumente esențiale pentru gestionarea și organizarea datelor în Python.

Cum să filtrezi, grupezi și să faci agregarea datelor folosind Pandas
*  Vei învăța tehnici de filtrare, grupare și agregare a datelor pentru a extrage informații relevante din seturi de date mari și complexe.

Cum să lucrezi cu array-uri multidimensionale și să efectuezi operații matematice cu NumPy
* Această sesiune te va învăța cum să folosești NumPy pentru a manipula array-uri multidimensionale și pentru a efectua operații rapide și eficiente pe datele numerice.

Cum să folosești Matplotlib și Seaborn pentru vizualizarea datelor

* Vei învăța cum să creezi grafice simple și complexe folosind Matplotlib și Seaborn, două dintre cele mai populare biblioteci Python pentru vizualizarea datelor.

Cum să creezi / să personalizezi grafice pentru a vizualiza tendințe și pattern-uri din date
*  Vei învăța cum să personalizezi graficele și să le adaptezi pentru a scoate în evidență informațiile esențiale din datele tale.

Cum să efectuezi Exploratory Data Analysis (EDA) pe seturi de date pentru a identifica pattern-uri și corelații
* În această sesiune, vei învăța cum să analizezi și să explorezi datele pentru a identifica tendințe și corelații importante care să îți susțină deciziile analitice.

Cum să creezi rapoarte de EDA care să ajute la interpretarea și prezentarea rezultatelor analizei
* Vei învăța cum să structurezi și să creezi rapoarte de analiză a datelor (EDA) clare și concize, care să ajute la înțelegerea și prezentarea rezultatelor.