Курс «Визуализация данных на языке Python» является введением в тематику визуализации данных. В курсе будут описаны основные подходы к визуализации данных, позволяющие наглядно подчеркнуть имеющиеся в них закономерности и особенности. Вы познакомитесь с возможностями библиотек визуализации на языке Python (matplotlib, seaborn, plotly, pandas, bokeh) для решения таких задач, как построение графиков функций распределения, отображение статистических закономерностей, визуализация изменяющихся во времени данных, демонстрация взаимосвязи отдельных компонент данных и многих других. Также вы узнаете, как можно использовать полученные визуальные представления данных для их дальнейшей подготовки и обработки. В курсе делается уклон в сторону развития практических навыков по визуализации данных и даются только самые необходимые теоретические сведения. Самостоятельный итоговый проект, который будет затрагивать все пройденные в рамках курса тематики, продемонстрирует приобретенные навыки и послужит хорошим сборником рецептов для вашей дальнейшей работы.
Аудитория: Специалисты по работе с большими данными, разработчики, руководители, желающие понять подходы к визуализации данных как при построении стратегий развития бизнеса с использованием больших данных, так и решения бизнес задач на основе алгоритмов машинного обучения, а также получить практический навык в данной области.
Предварительная подготовка:
- опыт программирования на языке Python
- знание основ математического анализа и математической статистики
Программа курса
Почасовое расписание:
Часы |
Описание |
Метка |
1,2 |
Знакомство с аудиторией. Краткий обзор курса. Теоретическая часть. |
Теория |
3,4 |
Статистические приемы работы с данными |
Теория |
Перерыв на кофе |
5,6 |
Одномерные и многомерные функции распределения |
Практика |
7,8 |
Зависимости компонент данных |
Практика |
1. Основные статистические характеристики данных. Графики функций распределения и визуализация зависимости компонент данных
Цель: познакомить участников с основными статистическими характеристиками данных, их визуализацией, анализом и подходами к обработке данных, использующими данные характеристики
Теоретическая часть:
- обзор библиотек языка Python для обработки данных (pandas) и визуализации (matplotlib, seaborn, plotly, pandas, bokeh)
- краткий обзор основных статистических приемов работы с данными:
- первичный анализ данных
- получение описательных статистик
- изменение типа данных
- построение сводных таблиц
- визуализация статистических характеристик данных
- гистограммы
- графики плотностей распределений
- «ящики с усами»
- «виолончели»
- визуализация зависимости компонент данных, отбор значимых компонент и понижение размерности данных
- классические и пузырьковые диаграммы рассеяния
- тепловые карты
- таблица со встроенными диаграммами
Практическая часть: решение практических задач по построению графиков одномерных и многомерных функций распределения, точечных диаграмм, тепловых карт.
2. Сравнительный анализ компонент данных
Цель: познакомить участников с подходами к анализу компонент данных относительно временных изменений и сравнению компонент данных с использованием группировки и агрегирования
Теоретическая часть:
- сравнительные графики вдоль временной оси
- линейные диаграммы
- вертикальные столбиковые диаграммы
- круговые диаграммы площади
- сравнительные графики с использованием группировки и агрегирования
- группировка и агрегирование данных в библиотеке pandas
- вертикальные столбиковые диаграммы переменной ширины
- таблица со встроенными диаграммами
Практическая часть: решение задач анализа изменяющихся во времени данных, а также подходам к анализу данных с использованием группировки и агрегирования.
3. Композиционные методы визуализации данных
Цель: познакомить участников с основными подходами к композиционным представлениям данных при работе со статичными и изменяющимися во времени данными
Теоретическая часть:
- композиционные графики изменяющихся во времени компонент данных
- столбиковые диаграммы со стыковкой компонент данных
- площадные диаграммы со стыковкой компонент данных
- композиционные графики статичных данных
- круговая диаграмма
- древовидная карта
- столбиковые диаграммы со стыковкой компонент данных
Практическая часть: анализ данных с использованием композиционных представлений компонент данных.
4. Проектная работа
Цель: закрепить полученные слушателями курса знаний по визуализации данных
Теоретическая часть: краткий обзор пройденного материала с отсылками на рабочие блокноты, в которых решалась та или иная задача визуализации данных
Практическая часть: самостоятельное решение задачи анализа данных с использованием всех изученных подходов визуализации данных на собственной базе данных или же на лабораторном наборе, предоставляемом организаторами курса. Итоговый разбор работ слушателей курса.
Программа читается совместно с Школа Больших Данных.
В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения
В современном мире сложно обойтись без информационных технологий и их производных - компьютеров, мобильных телефонов, интернета и т.д., особенно в крупных компаниях и государственных организациях, работающих с большим количеством людей, а не только с парой VIP-клиентов, как это может быть в случае небольшой компании. А там, где есть большое количество контрагентов, заявителей и т.д. - не обойтись без баз данных, необходимых для обработки информации. Естественно, что времена гроссбухов и карточек, памятных многим по библиотекам, давно прошли, сегодня используются персональные компьютеры и электронные базы данных.
Сегодня невозможно представить работу крупнейших компаний, банков или государственных организаций без использования баз данных и средств Business Intelligence. Базы данных позволяют нам хранить и получать доступ к большим объемам информации, а система управления базами данных (СУБД) — осуществлять менеджмент доступных хранилищ информации.
В Учебном центре « Интерфейс» Вы научитесь эффективно использовать системы управления базами данных: быстро находить нужную информацию, ориентироваться в схеме базы данных, создавать запросы, осуществлять разработку и создание баз данных.
Обучение позволит Вам не только получить знания и навыки, но и подтвердить их, сдав соответствующие экзамены на статус сертифицированного специалиста . Опытные специалисты по СУБД Microsoft SQL Server или Oracle могут быть заинтересованы в изучении систем бизнес-аналитики. Это задачи достаточно сложные, использующие громоздкий математический аппарат, но они позволяют не только анализировать происходящие процессы, но и делать прогнозы на будущее, что востребовано крупными компаниями. Именно поэтому специалисты по бизнес-аналитике востребованы на рынке, а уровень оплаты их труда весьма и весьма достойный, хотя и квалифицированным специалистам по базам данных, администраторам и разработчикам, жаловаться на низкий уровень дохода тоже не приходится. Приходите к нам на курсы и получайте востребованную и высокооплачиваемую профессию. Мы ждем Вас!
В конце обучения на курсах проводится итоговая аттестация в виде теста или путём выставления оценки преподавателем за весь курс обучения на основании оценок, полученных обучающимся при проверке усвоения изучаемого материала на основании оценок за практические работы, выполненные в процессе обучения.
Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.
- Нужна помощь в поиске курса?
Наша цель заключается в обеспечении подготовки специалистов, когда и где им это необходимо. Возможна корректировка программ курсов по желанию заказчиков! Мы расскажем Вам о том, что интересует именно Вас, а не только о том, что жестко зафиксировано в программе курса. Если вам нужен курс, который вы не видите на графике или у нас на сайте, или если Вы хотите пройти курс в другое время и в другом месте, пожалуйста, сообщите нам, по адресу mail@interface.ru или shopadmin@itshop.ru
- Поговорите со своим личным тренинг-менеджером!
Мы предоставляет Вам индивидуальное обслуживание. Если у вас есть потребность обсудить, все вопросы касательно обучения, свяжитесь, пожалуйста c нами по телефонам: +7 (495) 925-0049, + 7 (495) 229-0436. Или любым другим удобным для Вас средствами связи, которые Вы можете найти на сайтах www.interface.ru или www.itshop.ru
|