Data Science m.b.v. Python

Inhoud

Python heeft zichzelf in de markt gezet als de taal bij uitstek voor Data Science. In deze cursus bekijken we waarom dat is en hoe Python het best kan gebruikt worden om ruwe gegevens om te zetten naar bruikbare gegevens.

Hierbij zien we ruwe data erg breed: ook scraping van gegevens komt aan bod.

Inhoud:

1.        Introductie DataScience

•  De OSEMN-cycle van propere data (obtain, scrub, explore, model, interprete)
• Installatie van een goeie werkomgeving, overzicht virtual environment, anaconda, …

2.        Advanced Programming

• Extra functies zoals zip, enumerate, filter, map, …
• Lambda expressions
• List comprehensions
• Classes

3.        Regex en scraping

• Reguliere expressies
• Webscraping met BeautifulSoup

4.        Numpy

• Toegevoegde waarde en gebruik van Numpy
• Matplotlib
• Uitbreiding naar statistiek centrumwaarden, boxplot, histogram, outliers, …

5.        Pandas

• Series en DataFrames
• Extracting and assigning data
• Data inlezen
• Voorwaardelijke selecties

6.        Pandas advanced scrub en explore

• Data verkennen met grafieken

De opleiding werkt praktijkgericht. Je oefent ook alles direct in met oefeningen.

Lesmomenten

Dit is een 2-daagse opleiding die doorgaat op: Ma 03/06 en 10/06/2024

Lessen van 09:30 - 16:30

Doelgroep

Programmeurs met een affiniteit voor data

Toelatingsvoorwaarden

Als voorkennis verwachten we een erg stevige programmeerbasis: je moet vlot overweg kunnen met de verschillende soorten lussen, lijsten en functies die bestaan in Python (bvb de Cello-opleiding ‘Leren programmeren met Python’). Als je geen eerdere kennis van Python hebt maar wel een erg diepgaande kennis van een andere programmeertaal kan je ook starten. Contacteer Kristof Nuyts (kristof.nuyts@thomasmore.be, 0472/974353) bij twijfel.

Opmerkingen

Volgende zaken zijn inbegrepen in de prijs:

·        cursusmateriaal

·        koffie, thee of frisdrank tijdens de pauzes

·        lunch

Je neemt best je eigen laptop mee voor deze opleiding. Heb je geen laptop: geen probleem. Er staan een aantal vaste PC’s in het opleidingslokaal die je kosteloos mag gebruiken. Geef het wel even aan bij je inschrijving dat je een vast toestel wil reserveren.

KMO-portefeuille

Deze vorming komt in aanmerking voor steun via KMO-portefeuille. Het erkenningsnummer van Thomas More is DV.O102068, deze vorming valt onder de categorie 'Digitalisering'. Klik hier voor meer informatie.