Vsebina:
• Uvod v analitiko podatkov in priprava okolja
• Uvod v NumPy
• Uvod v Pandas
• Priprava in čiščenje podatkov
• Prikazovanje podatkov
• Uvoz zahtevnejših oblik podatkov
• Agregacija, združevanje in transformacija podatkov
• Delo s časovnimi podatki
• Web Scraping
• Delo s podatkovnimi bazami
• Procesiranje velikih datasetov v pandas-u
• Optimizacija kode za velike datasete
Cilji:
• uporabiti programski jezik Python pri obdelavi in prikazovanju podatkov
• Spoznati korake podatkovne analize na praktičnih primerih z uporabo različnih Python knjižnic (pandas, NumPy, matplotlib…)
Ciljna skupina:
• vsi, ki jih zanima področje analitike podatkov
• vsi, ki želijo razviti kariero na področju analitike podatkov
Priporočeno predznanje:
• Udeležba na Python osnovnem tečaju oziroma poznavanje programskega jezika Python (podatkovni tipi, operatorji, for, while, if stavki, funkcije, napake, principi objektnega programiranja). |