Python Data Analyse

De perfecte start in data science.

Taal: Python. Niveau: Beginners.
Locatie: Den Haag/Rotterdam.
Duur: 14 uur (2 dagen). Kosten: €910,- excl. btw.

Startdata

Leerdoelen

Je beheerst alle algemene Python structuren en kunt zelfstandig een script schrijven.
Je kunt inzichten verkrijgen vanuit datasets.
Je kunt op maat gemaakte modellen en visualisaties maken.

Deze hands-on beginnerscursus geeft een ruim begrip van de meest belangrijke concepten van Python (Python Essentials) en gaat verder met de meest gebruikte data analyse en visualisatie libraries in Python. Deze cursus is uitermate geschikt voor mensen die hun eerste stappen maken in het programmeren. Deze cursus is ook geschikt voor degene die al eerder in een andere taal geprogrammeerd hebben en willen starten met Python.

Python is een taal die zowel simpel als zeer krachtig is. Het is hard op weg de meest gebruikte programmeertaal in de wereld te worden. Vooral op het gebied van datawetenschappen is Python dé taal waar de nieuwste innovaties in worden geschreven. Ook voor bedrijven als Google, Amazon en Instagram is Python een zeer belangrijke taal voor data analyse.

Cursusinhoud

Introductie Python en Data Science
  • Waarom is de Python taal een taal die hard aan het groeien is in het aantal gebruikers?
  • Hoe werkt de taal en wat zijn de verschillen met andere talen?
  • In welke omgevingen kan ik Python gebruiken?
  • Hoe schrijf ik mijn eerste stukje code?
Variabelen en datatypen
  • Hoe definieer ik variabelen?
  • Wat voor soorten datatypen zijn er in Python?
  • Hoe creëer ik de verschillende datatypen in Python?
  • Waar worden de verschillende datatypen voor gebruikt?
Operatoren
  • Wat zijn operatoren?
  • Hoe laat ik operatoren werken op getallen?
  • Hoe gebruik ik operatoren om logische stellingen te creëren?
Data slicing
  • Hoe slice ik data in Python?
Condities
  • Hoe formuleer ik condities in Python?
  • Hoe gebruik ik indentatie in Python?
Error Handling
  • Hoe kan ik bedachtzaam met errors omgaan vanuit het perspectief van een eventuele gebruiker?
  • Hoe formuleer ik stellingen die errors verhelpen?
Loops
  • Wat is een for-loop?
  • Wat is een while-loop?
  • Wanneer gebruik ik welke loop en wat is het verschil tussen beide?
Randomgenerators
  • Wat is een randomgenerator?
  • Hoe gebruik ik een randomgenerator? 
  • Welke parameters hebben randomgenerators nodig?
Functies
  • Hoe maak ik functies?
  • Waar en wanneer gebruik ik functies? 
  • Hoe roep ik functies op?
Data visualisatie in Matplotlib en Seaborn
  • Hoe werk ik externe omgeving Jupyter?
  • Wat kan ik met Matplotlib en hoe werkt het?
  • Wat is het verschil met Matplotlib en Seaborn?
  • Hoe werkt Seaborn?
Data analyse met Pandas
  • Hoe laad ik data in Python met Pandas?
  • Hoe doorzoek ik tabellen met Pandas? 
  • Hoe pas ik condities toe op data met Pandas?
  • Hoe visualiseer ik data met Pandas?
Data predictie met Scikit learn
  • Hoe kan ik met voorspellingen doen met behulp van data?
  • Wat voor soort voorspellingsmodellen zijn er?

Voorkennis

Voor de cursus Python Data Analyse is geen specifieke voorkennis nodig.

Ervaringen

“De cursus was goed te volgen. Heel duidelijk. Ook was er voldoende ruimte om vragen te stellen, de leraar was er geduldig. Hij houdt rekening met je leertempo en legt zo vaak als nodig uit. Ik heb de cursus Python gedaan zonder veel voorkennis en het was voor mij goed te doen.”

Razia Mahabier
“De cursus werd gegeven in een ontspannen omgeving met veel mogelijkheden voor eigen vragen. De trainer had duidelijke kennis van zaken en kende de programmeertaal uitstekend. Aan de hand van use cases word je echt uitgedaagd om zelf te programmeren en na te denken in plaats van alleen het cursusmateriaal te volgen.”

Tina Ehrami
Call Now Button