Modestas Viršila
Programavimas
Kiekvienas pasiekimas prasideda nuo sprendimo mokytis.
Praktinis kursas, sukurtas tam, kad kiekvienas dalyvis taptų gebančiu rinkti, valyti, analizuoti ir vizualizuoti duomenis naudojantis Python įrankiais. Kursas skirtas tiek pradedantiesiems, neturintiems patirties duomenų analizėje, tiek pažengusiems, kurie nori įtvirtinti savo žinias bei perkelti jas į realius verslo scenarijus.
Per šį kursą dirbsi su Jupyter Notebook (arba Google Colab) aplinka ir naudosiesi pagrindinėmis Python bibliotekomis. Kiekviena savaitė gausu praktinių užduočių, kurios remiasi realiais verslo duomenų rinkiniais (pvz., pardavimų, klientų, finansinių rodiklių). Tau nereikės skaityti daugybės teorinių santraukų – kiekvieną koncepciją pateiksime tiesiai darbo su duomenimis kontekste.
Prisijunk prie Duomenų analitikų bendruomenės, įgyk vertingų įgūdžių ir išmok priimti sprendimus, pagrįstus duomenimis!
Darbo su Python aplinka įgūdžiai - Jupyter/Colab, bibliotekų pandas, numpy, matplotlib, seaborn ir kt. naudojimas realiuose verslo scenarijuose.
Duomenų valymas ir transformavimas - gebėsi paruošti netvarkingus duomenis, pašalinti klaidas, formatuoti stulpelius ir ruošti analizėms.
Analitiniai įgūdžiai - filtravimas, grupavimas, pivot lentelės, duomenų sujungimas (merge/join), KPI apskaičiavimas.
Statistinės žinios - suprasi aprašomosios statistikos rodiklius, gebėsi rasti koreliacijas ir interpretuoti duomenų pasiskirstymus.
SQL + Python integracija - mokėsi traukti duomenis tiesiogiai iš duomenų bazių, sujungiant kelis šaltinius į vieną analizės srautą.
Vizualizacijos - kurs pagrindines ir pažangesnes diagramas, heatmap’us, laiko eilučių grafikų rinkinius, pasiruoši ataskaitoms vadovams.
Verslo įžvalgų formulavimas - gebėsi suformuluoti pagrindines analitines išvadas ir parengti išsamią ataskaitą, kurią suprastų ne tik duomenų specialistai, bet ir verslo vadovai.
Baigiamasis projektas - turėsi pilną analizės ataskaitą su kodu (Jupyter Notebook), grafinėmis išvadomis ir pristatymu, kurią galėsi įtraukti į savo portfolio ar CV.
Sėkmingai baigus kursą, išduodamas skaitmeninis pažymėjimas, patvirtinantis pasiektus mokymosi rezultatus. Teikiame neformaliojo IT srities mokymus, kuriuose taikomi aiškiai apibrėžti mokymosi rezultatai, vertinimo kriterijai bei pasiekimų dokumentavimas. Mūsų kursų struktūra atitinka Europos Komisijos mikrocredentialų gaires.
Kas yra duomenų analitika (Data Analytics) ir kodėl Python?
KPI (Key Performance Indicator), metrikos, sprendimų priėmimas remiantis duomenimis.
Duomenų analitiko rolė - atsakomybės, proceso etapai
Susipažinimas su Jupyter Notebook
Kodėl duomenų valymas svarbus? Pagrindinės klaidų rūšys
Duomenų kokybės gerinimo principus.
df.isnull().sum() ir df.info() nustatyti trūkstamas reikšmes, duomenų tipus.
Kurti lenteles su stulpelių paskirstymu
Duomenų tipų keitimas ir stulpelių pertvarkymas
Verslo užklausų pavyzdžiai
Naujų stulpelių kūrimas
Filtravimas ir rūšiavimas
Grupavimas ir agregavimas
„Pivot“ lentelės
Vizualizacijos reikšmė
Grafinis elementų pasirinkimas pagal duomenų tipą.
Spalvų naudojimo taisyklės
Matplotlib pagrindai
Seaborn stilius ir patobulinimai
Interaktyvūs grafikai
Aprašomoji statistika
Koreliacijos sąvoka - Pearson’o koreliacija, Spearman’o koreliacija
Histogramos, QQ plot
Pandas statistikos metodai
Koreliacijos matavimo būdai
SQL pagrindai
SQLAlchemy
Užklausų vykdymas iš Python
Klasterizacija su Python
Laiko eilučių baziniai veiksniai
ML įvadas
Praktinė veikla
Priešo AI pagrindai (sekimas, elgsena)
Kolizijos su žaidėju
Gyvybės sistema, žaidimo pabaiga
Design Expert
75 Courses
Cristiano brings over 12 years of experience in web development, specializing in front-end frameworks and responsive design. Having worked with top tech firms, he excels in translating complex coding principles into easy-to-follow lessons. His passion for mentoring has helped thousands of students kickstart their tech careers.
Nėra panašių kursų.
Aktyvi naudotojų bendruomenė laukia tavęs!
Prisijunk ir tu!Kur prasideda tavo rytojus
(0) Atsiliepimai