Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Python Fundamentals for Data Tasks
- Installing Python and setting up the development environment
- Language fundamentals: variables, data types, control structures
- Writing and running simple Python scripts
File Handling: CSV and Excel
- Reading and writing CSV files using the csv module and Pandas
- Working with Excel files using openpyxl/xlrd and Pandas
- Practical exercises: automating file conversions
Introduction to Pandas
- DataFrame basics: creation, indexing, selection, and filtering
- Aggregation and grouping operations
- Common cleaning operations: missing values, duplicates, and type conversions
Introduction to Polars
- Polars concepts and performance characteristics compared to Pandas
- Basic DataFrame operations in Polars
- Use-case example: when to choose Polars over Pandas
Advanced Data Transformation (Intermediate)
- Complex joins, window functions, and pivot operations in Pandas
- Efficient data processing patterns with Polars
- Chaining operations and optimizing memory usage
Process Automation with Python
- Writing scripts to automate repetitive data tasks and ETL steps
- Scheduling scripts with OS schedulers or task schedulers
- Logging, error handling, and notifications
Packaging Scripts and Best Practices
- Creating executables with PyInstaller or similar tools
- Project structuring, virtual environments, and dependency management
- Version control basics and documenting workflows
Hands-on Mini-Project
- End-to-end task: read raw files, clean and transform data, produce outputs
- Automate the workflow and package as a runnable script or executable
- Review and improvements based on peer feedback
Summary and Next Steps
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Basic familiarity with programming concepts or willingness to learn
- Comfort using command-line or terminal for package installation
- Experience working with spreadsheets (CSV/Excel)
Audience
- Data analysts and operations staff automating data tasks
- Analytical engineers seeking lightweight ETL scripting
- Professionals interested in practical Python-based data workflows
14 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (5)
Daha praktik ödevler yapmanın gerçekliği, projelerimizde kullandığımız verilere daha benzer verileri (raster formatındaki uydu görüntüleri) kullanmak ile ilgilidir.
Matthieu - CS Group
Eğitim - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Yapay Zeka Çevirisi
Antrenörun çok bilgili olduğunu ve anlayışı açıklayabilmek için sorulara güvenle cevap verdiğini düşündüm.
Jenna - TCMT
Eğitim - Machine Learning with Python – 2 Days
Yapay Zeka Çevirisi
Çok iyi bir eğitmen hazırlığı ve uzmanlık, İngilizce'de mükemmel iletişim. Kurs pratikçe (egzersizler + kullanım scenarileri örnekleri paylaşım)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Eğitim - Developing APIs with Python and FastAPI
Yapay Zeka Çevirisi
Açıklama
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Eğitim - Machine Learning with Python – 4 Days
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitmen, katılımcının hızına göre eğitim geliştirmektedir.
Farris Chua
Eğitim - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Yapay Zeka Çevirisi
