Informacje o szkoleniu

Główna korzyść: szybsza praca Twojego zespołu w przetwarzaniu danych; umożliwienie przetwarzania dużej ilości danych tam, gdzie Excel nie wystarcza

Więcej informacji:

  • Liczba godzin: 7 godzin zegarowych dziennie brutto (tzn. razem z przerwami) + indywidualne konsultacje po każdym dniu
  • Forma szkolenia: warsztatowa (70% ćwiczenia / 30% wykład)
  • Logistyka: online lub w siedzibie klienta lub innym wyznaczonym przez niego miejscu, w Polsce lub za granicą w obrębie Europy
  • Zapisy: szkolenie zamknięte – indywidualne zamówienie i dopasowanie dla grupy
  • Wielkość grupy: max 10 uczestników
  • Język szkolenia: język polski lub angielski lub oba naraz w ramach jednego zlecenia

Plan szkolenia

  1. Advanced Python
    1. Functions: default values, *args, **kwargs, lambda
    2. Generators
    3. Multiprocessing
  2. Object Oriented Programming
    1. Instance vs Class Attributes
    2. Special Methods and Operator Overloading
    3. @property
    4. Dataclasses
    5. Attribute Lookup Mechanism
    6. Encapsulation (Protected and Private Attributes)
    7. Bound vs Unbound Methods
    8. Single Inheritance
  3. Pandas Fundamentals
    1. Processing missing data (NaN)
    2. Adding and deleting Columns
    3. Transposing Data
    4. Summaring Data Statistics
    5. Import and Export from CSV
    6. Filtering
    7. Aggregation
    8. Import and Export from Relational Databases
    9. Import Data from REST APIs with requests Library
  4. Pandas Essentials
    1. Data wrangling & cleaning
    2. Wide vs Long Data Representation
    3. Pivot & Melt
    4. Data Sorting
    5. Reindexing
    6. Advanced Filtering in SQL Style
    7. Joins (inner, left, right full)
    8. Set Operations: Intersection, union, difference
    9. Binning
    10. Split-apply-combine Pattern
    11. Pivot Tables
    12. Crosstabs (Frequency Tables)
  5. Pandas for Time Series Processing
    1. Rolling Window
    2. Filtering by Dates
    3. Shifting & Lagging
    4. Differenced Data
    5. Resampling
    6. Joins on Time Series Data
  6. BigData & Pandas
    1. Task Scheduler
    2. Computational Cluster
    3. dask.DataFrame
    4. Alternatives
  7. Data Visualization with matplotlib
    1. Histograms
    2. Multiple Plots
    3. plt.plot() and In-depth Analysis of its Arguments
    4. Pandas functionalities for Data Visualization
    5. Heatmaps
    6. Correlation matrixes
    7. Histograms 2D
    8. Distribution and Boxplots
    9. Bar Graphs
    10. Scatter Matrixes
    11. Autocorrelation
    12. Seaborn and Other Libraries

Korzyści dla zamawiającego

Jako zamawiający szkolenie otrzymasz:

  1. Analizę potrzeb i wsparcie w doborze szkolenia w postaci rozmowy telefonicznej ze sponsorem szkolenia, HRem, team leadem lub/i uczestnikami szkolenia. Dodatkowo, analiza potrzeb uczestników na samym początku szkolenia pozwala na jeszcze lepsze wykorzystanie czasu.
  2. Możliwość i wsparcie w dostosowaniu szkolenia pod Twoje potrzeby.
  3. Gwarancję poprowadzenia szkolenia przez eksperta, który współpracował m.in. z Google.
  4. Ewaluację szkolenia przez uczestników w postaci elektronicznej ankiety pod koniec ostatniego dnia szkolenia. Wyniki są przesyłane zainteresowanym osobom (najczęściej sponsor + HR).
  5. Prostą komunikację – masz bezpośredni dostęp telefoniczny i mailowy do trenera.
  6. Prosty proces zakupowy – wystarczy jeden telefon lub mail, abyś otrzymał(a) ofertę i aby zarezerwować dla Ciebie termin. Terminy są na wyłączność, nie praktykujemy overbookingu. Wysłanie Purchase Order potwierdza zamówienie.

Klienci, po zobaczeniu efektów tego szkolenia, bardzo często decydują się na inne szkolenia, także dedykowane szkolenia, przygotowywane specjalnie dla nich.

Korzyści dla uczestników

Dodatkowo, w ramach szkolenia uczestnicy otrzymają:

  1. Siedem godzin zegarowych szkolenia każdego dnia brutto, tzn. w tym przerwy.
  2. Konsultacje i doradztwo dla uczestników po każdym dniu szkoleniowym. Nie rozwiązujemy indywidualnych problemów w trakcie szkolenia, skoro rozwiązaniem zainteresowana jest tylko ta jedna osoba. Nie mówimy, że robimy 8 godzin szkolenia, tylko po to aby potem w trakcie szkolenia przeprowadzać indywidualne konsultacje.
  3. Wsparcie poszkoleniowe dla uczestników i sponsora szkolenia, mailowe i telefoniczne.
  4. Instrukcję przygotowania laptopów dla uczestników i, w razie potrzeby, wsparcie telefoniczne, mailowe i Skypowe (chociaż jeszcze nigdy nie było takiej potrzeby). Dzięki temu oszczędzamy czas na początku szkolenia i ruszamy od razu z nauką.
  5. Materiały szkoleniowe zawierające fragmenty kodu, komentarze, ćwiczenia i ich wzorcowe rozwiązania. Materiały są w formie pojedynczej strony internetowej, dzięki czemu uczestnikom jest bardzo łatwo wyszukać interesujący ich fragment. Materiały są dostępne także po szkoleniu. Uczestnicy mogą je także pobrać, aby mieć do nich dostęp offline. Forma materiałów pozwala na dostosowywanie materiałów na bieżąco do potrzeb uczestników, w przeciwieństwie do materiałów drukowanych, które nie pozwalają na np. dodanie komentarzy zasugerowanych przez uczestników.
  6. Środowisko gotowe do wykorzystania po szkoleniu. Nie używamy wirtualnych maszyn, instalujemy wszystko na laptopach uczestników.
  7. Nagranie szkolenia (w przypadku szkoleń online)

Opinie o trenerze

Krzysztof Gębal

Very inspiring training. I really appreciate the way Chris managed to walk us through the complex world of machine learning using Python. Good course materials updated real time. Highly recommend.

Krzysztof Gębal
Finance Director at DNB Bank Polska S.A.

Arkadiusz Baraniecki

Well prepared training and reasonably passed knowledge, thanks to which we develop better services.

Arkadiusz Baraniecki
Infrastructure Team Manager at allegro.pl

Nicolas Leveroni

Chris recently taught a four day class on Machine Learning with Python four our team. The class was very good with the right balance of theory and practice. I cannot think of a better way to give a four day class about such an extensive topic.

Nicolas Leveroni
Head of Krakow Product Control Analytics at HSBC

Więcej referencji znajdziesz tutaj.