Python andmeanalüüsiks ja visualiseerimiseks

Kahepäevane koolitus annab osalejale selge ja praktilise sissejuhatuse Pythoni kasutamisse andmeanalüüsi ja visualiseerimise tööriistana. Koolitus sobib hästi neile, kes töötavad andmete, aruannete või analüüsidega ning soovivad liikuda käsitsi tehtavatest ja ajamahukatest töövõtetest süsteemsema, paindlikuma ja korratava andmetöötluse suunas.Fookuses on praktilised töövõtted, mida saab kasutada igapäevases analüüsi-, aruandlus- ja andmetöötlustöös. Samm-sammult liigutakse andmete sisselugemisest ja esmasest uurimisest nende puhastamise, korrastamise, analüüsimise ja visualiseerimiseni.

Praktiliste ülesannete käigus õpid kasutama Pythoni peamisi andmeanalüüsi tööriistu, looma graafikuid ja visuaalseid ülevaateid ning lahendama tüüpilisi andmetööga seotud probleeme. Lisaks vaatame, kuidas luua lihtsamaid mudeleid ja tõlgendada tulemusi nii, et analüüs ei jääks tehniliseks harjutuseks, vaid aitaks vastata sisulistele tööalastele küsimustele.

Koolituse lõpuks on osalejal terviklik arusaam, kuidas kasutada Pythonit andmete laadimiseks, puhastamiseks, analüüsimiseks ja visualiseerimiseks ning kuidas rakendada õpitud töövõtteid oma igapäevastes andmeülesannetes.

Anda osalejale praktilised oskused Pythoni kasutamiseks andmeanalüüsis ja visualiseerimises. Osaleja õpib töötama andmetega alates nende sisselugemisest kuni analüüsi tulemuste esitamiseni ning saab kogemuse, kuidas muuta toorandmed arusaadavaks ja kasutatavaks infoks.

Koolitusele on oodatud kõik, kes soovivad õppida Pythonit kasutama praktilise andmeanalüüsi ja visualiseerimise tööriistana ja soovivad mõista, kuidas Python aitab andmeid kiiremini töödelda, paremini visualiseerida ja teha nende põhjal selgemaid järeldusi. Koolitus sobib hästi analüütikutele, spetsialistidele, juhtidele, projektijuhtidele ja teistele andmetega töötavatele inimestele, kes soovivad oma igapäevast tööd tõhusamaks muuta ning liikuda Exceli-põhisest analüüsist samm edasi. Osalemiseks ei pea olema varasemat programmeerimiskogemust. Kasuks tuleb üldine andmetega töötamise kogemus, näiteks Excelis aruannete koostamine, andmete korrastamine või tulemuste analüüsimine.

1. Pythoni koolituse esimene päev

   • Mis on Python ja miks seda kasutatakse andmeanalüüsis?

   • Pythoni töökeskkond ja praktilise töö alustamine

   • Andmete laadimine Pythoni keskkonda

   • Andmete esmane uurimine ja andmestikust ülevaate loomine

   • Andmete puhastamine ja korrastamine

   • Puuduvate väärtuste, duplikaatide ja andmetüüpide käsitlemine

2. Pythoni koolituse teine päev

   • Andmete filtreerimine, sorteerimine, grupeerimine ja koondamine

   • Pythoni peamised andmeanalüüsi teegid, sh pandas ja NumPy

   • Andmete visualiseerimine ja graafikute loomine

   • Sobiva visualiseerimisviisi valimine vastavalt andmetele ja analüüsi eesmärgile

   • Praktiliste andmeanalüüsi ülesannete lahendamine

   • Lihtsamate mudelite loomine ja tulemuste tõlgendamine

   • Analüüsi tulemuste esitamine selgel ja arusaadaval kujul

Koolitusel osalenu:

• tunneb Pythoni võimalusi andmeanalüüsi ja visualiseerimise tööriistana;

• oskab kasutada Pythoni töökeskkonda praktiliste andmeülesannete lahendamiseks;

• oskab laadida andmeid Pythoni keskkonda ja teha andmetest esmase ülevaate;

• oskab puhastada ja korrastada andmeid edasiseks analüüsiks;

• oskab käsitleda puuduvaid väärtusi, duplikaate ja erinevaid andmetüüpe;

• oskab filtreerida, sorteerida, grupeerida ja koondada andmeid;

• tunneb peamisi Pythoni andmeanalüüsi teeke, sh pandas ja NumPy;

• oskab luua andmete põhjal graafikuid ja visuaalseid ülevaateid;

• oskab valida sobiva visualiseerimisviisi vastavalt analüüsi eesmärgile;

• oskab lahendada praktilisi andmeanalüüsi ülesandeid Pythoni abil;

• oskab luua lihtsamaid mudeleid ja tõlgendada nende tulemusi;

• oskab esitada analüüsi tulemusi selgelt, arusaadavalt ja tööelus rakendataval kujul.