Szkolenie Analiza danych w języku Python - TERMIN GWARANTOWANY - 14.06.2027

Szkolenie Analiza danych w języku Python: TERMIN GWARANTOWANY 14-16.06.2027

Szkolenie online na żywo z trenerem, 3 dni, w godz. 9:00-16:00. Termin gwarantowany odbędzie się na pewno, nawet przy jednym uczestniku.

Szczegóły szkolenia, program i zapisy: Szkolenie Analiza danych w języku Python na jsystems.pl
Wszystkie terminy gwarantowane JSystems: lista terminów gwarantowanych

W skrócie

Żadne dane Ci się nie oprą - w Pythonie bierzesz je surowe i wyciągasz z nich trendy, zależności i gotowe, interaktywne dashboardy. Dane pobierasz z plików, API, stron internetowych i baz, czyścisz i agregujesz w pandas, liczysz na wektorach i macierzach w NumPy, a wyniki wizualizujesz w Matplotlib, Seaborn i Plotly Dash. Całą analizę zapisujesz jako kod, który przy nowych danych uruchamiasz ponownie.

Co potrafisz po szkoleniu

• Porządkujesz i przekształcasz dane w pandas - Wczytujesz dane z plików CSV i arkuszy Excela, wybierasz potrzebne kolumny i wiersze, filtrujesz je i przeliczasz własnymi funkcjami w Pythonie. Każdy kolejny plik, na przykład comiesięczny eksport z systemu sprzedaży, przygotowujesz potem tym samym kodem.
• Pokazujesz wyniki na wykresach i interaktywnych dashboardach - Dane eksplorujesz na wykresach tworzonych wprost z tabeli, a wyniki prezentujesz w Plotly i Plotly Dash. W gotowym dashboardzie odbiorca sam przybliża dane i sprawdza szczegóły, na przykład sprzedaż w wybranym regionie i miesiącu.
• Pobierasz dane z API i stron internetowych bez ręcznego kopiowania - Łączysz się z API, czyli interfejsem, przez który inny system udostępnia dane, a potrzebne informacje ze stron internetowych odczytujesz biblioteką BeautifulSoup. Tak zbierasz na przykład ceny produktów ze stron sklepów i od razu zapisujesz je w tabeli do analizy.
• Podsumowujesz dane i odczytujesz statystyki - Grupujesz i sumujesz dane podobnie jak w SQL, na przykład liczysz średnią wartość zamówienia w każdym miesiącu. W Pandas Profiling generujesz raport z przeglądem całego zbioru, więc przed szczegółową analizą wiesz, co jest w danych.
• Przeliczasz w NumPy całe tablice liczb naraz - Wykonujesz typowe operacje na wektorach i macierzach i porównujesz szybkość takiego kodu z czystym Pythonem. Wiesz więc, kiedy obliczenia na dużych zbiorach, na przykład cen tysięcy produktów, warto przenieść do NumPy.
• Widzisz wynik każdego kroku analizy od razu pod kodem - W zeszycie Jupyter Notebook masz kod, dane i wykresy w jednym miejscu, a ten sam zeszyt uruchamiasz w chmurze w Google Colab. Po zmianie zakresu dat uruchamiasz ponownie tylko potrzebny fragment i widzisz zaktualizowany wykres.
• Rozwiązujesz case study zaproponowane przez grupę - Poznajesz podstawy SQLAlchemy, czyli biblioteki do pracy z relacyjnymi bazami danych z poziomu Pythona. Na koniec łączysz narzędzia z całego szkolenia w jednej analizie, od pobrania danych po wnioski.

Jak pracujemy

Pracujesz warsztatowo: analizę prowadzisz krok po kroku w zeszycie Jupyter Notebook, od wczytania danych po wykres. Zaczynasz od ekosystemu Pythona do data science, z krótkim porównaniem z R i MATLAB-em. Ostatnią część zajęć poświęcamy case study, które proponuje grupa. Dostajesz przygotowane środowisko w chmurze, więc nic nie instalujesz na swoim komputerze.

Dla kogo

Dla analityków i specjalistów pracujących z danymi, którzy chcą przenieść swoje analizy do Pythona, oraz dla programistów, którzy zaczynają pracę z danymi tabelarycznymi i ich wizualizacją. Wymagania wstępne: podstawowa znajomość Pythona; jeśli dopiero zaczynasz naukę tego języka, wybierz najpierw szkolenie "Programowanie w języku Python - podstawy". Oba szkolenia wchodzą w skład pakietu "Programista Python Data Science".

Co zyskujesz

Umiejętność samodzielnego przeprowadzenia analizy w Pythonie: od wczytania danych z pliku, API lub strony internetowej, przez przetworzenie i agregację w pandas, po wykres albo interaktywny dashboard. Termin gwarantowany odbywa się na pewno, nie odwołamy go z powodu małej grupy. Otrzymujesz też imienny certyfikat ukończenia szkolenia.

Zarezerwuj miejsce i przejdź w Pythonie całą drogę analizy: od surowych danych do czytelnych wykresów i interaktywnego dashboardu.

Sprawdź, czy w Twoim przypadku dostępne jest finansowanie szkolenia ze środków BUR/KFS. Dostępność finansowania zależy od warunków danego programu oraz decyzji właściwej instytucji. Więcej informacji: https://jsystems.pl/dofinansowanie/

Program szkolenia

1. Dlaczego Python?
   • Główne cechy języka
   • Ekosystem do data science
   • Krótkie porównanie z R, MATLAB i innymi językami
2. Interaktywny zeszyt Jupyter Notebook
   • Interaktywna praca z kodem i danymi
   • Google Colab do pracy w chmurze
   • Kluczowe różnice ze środowiskami developerskimi (Pycharm, Visual Studio Code)
3. Pandas - kluczowy pakiet do danych tabelarycznych
   • Wczytywanie danych tabelarycznych (CSV, TSV, XLS)
   • Operacje na kolumnach i wierszach
   • Filtrowanie i procesowanie danych
   • Odczytywanie danych statystycznych
   • Modyfikacja danych z użyciem funkcji pythonowych
   • Agregacja, podobieństwa do SQL
   • Pandas Profiling - raporty
4. NumPy - biblioteka do obliczeń numerycznych
   • Podstawy obliczeń numerycznych
   • Porównanie szybkości z czystym Pythonem
   • Kluczowe różnice pomiędzy tablicami Numpy i listami pythonowymi
   • Typowe operacje na wektorach i macierzach
   • Algebra liniowa
5. Wizualizacja danych
   • Eksploracja danych
   • Profesjonalne wykresy w ramach Pandas
   • Fragmenty Matplotlib - bazowej biblioteki do wykresów w Pythonie
   • Seaborn - nieco bardziej estetyczne wykresy
   • Plotly - tworzenie interaktywnych wykresów
   • Plotly Dash - interaktywne dashboardy
6. Dane tekstowe i API
   • Proste operacje tekstowe
   • Łączenie z API i pobieranie danych
   • Pozyskiwanie ze stron (requests)
   • Parsowanie stron internetowych (BeautifulSoup)
   • Przetwarzanie i zapisywanie
7. Inne
   • Podstawy SQLalchemy
   • Case Study zaproponowany przez grupę

Przeczytaj na naszym blogu

• Pandas w Pythonie - instalacja i pierwsza analiza danych krok po kroku
• LangChain RAG tutorial Python - krok po kroku (PDF, Chroma, OpenAI)
• Bezpłatny kurs Python od podstaw
• Bezpłatny kurs Claude Code - kompletny przewodnik dla programistów (29 lekcji) - Claude Code tutorial
• Claude Code vs Codex - które narzędzie AI do programowania wybrać?
• Czym jest Codex? Kompletny przewodnik dla początkujących (2026)
• Czym jest Git i jak z niego korzystać? Przewodnik krok po kroku

Zapisz się na termin gwarantowany: Szkolenie Analiza danych w języku Python | wszystkie terminy gwarantowane
Pytania: [email protected], tel. 22 299 53 69