Základy statistiky v jazyce Python s knihovnami pandas, sklearn, matplotlib a seaborn (PYTHAI1)

Marketing, Marketing - umělá inteligence

Toto školení se zaměřuje na základy statistiky v jazyce Python a knihovnách pandas, sklearn, matplotlib a seaborn. Účastníci se naučí analýze a interpretaci dat, základním principům strojového učení a vizualizaci datových analýz. Školení zahrnuje deskriptivní statistiku, pravděpodobnost a rozdělení, vztahy mezi proměnnými, inferenční statistiku a práci s kategoriálními proměnnými.

TOTO ŠKOLENÍ VÁM POMŮŽE:

  • Získat dovednosti potřebné k analýze a správné interpretaci dat
  • Pochopit základní principy strojového učení
  • Komunikovat závěry z datové analýzy kolegům, nadřízeným, podřízeným a obchodním partnerům za pomoci knihoven pro vizualizaci dat

KDO BY SE MĚL KURZU ZÚČASTNIT?

  • Začínající datoví analytici a vývojáři
  • Specialisté z řad marketingu, prodeje, logistiky

ZÍSKEJTE SLEVU 82 % NA TENTO KURZ DÍKY DOTACI MPSV

Využijte státní příspěvek až 50 tisíc Kč na dotované kurzy rozvoje digitálních dovedností. Začněte se vzdělávat, abyste získali nové pracovní příležitosti nebo upevnili svou pozici na trhu práce. Pro více informací klikněte na tento odkaz: JSEM V KURZU!

Lokalita, termín kurzu



Praha + online (volitelně)
Vlastní

Náplň kurzu:

Skrýt detaily
  • Deskriptivní statistika
    1. Střední hodnota, medián, rozptyl, směrodatná odchylka, kvartily
    2. Výpočet deskriptivních statistik s pandas
    3. Vizualizace deskriptivních statistik pomocí matplotlib a seaborn
  • Pravděpodobnost a rozdělení
    1. Základy pravděpodobnosti
    2. Diskrétní a spojité rozdělení: binomické, normální, exponenciální, t-student
    3. Výpočet pravděpodobnosti a percentilů s pomocí Pythonu
  • Vztahy mezi proměnnými
    1. Korelace: Pearsonův, Spearmanův
    2. Výpočet korelace s pandas a vizualizace pomocí seaborn
    3. Regresní analýza: lineární regrese, metoda nejmenších čtverců
    4. Implementace lineární regrese s pomocí sklearn
    5. Inferenční statistika
  • Hypotéza, nulová hypotéza, alternativní hypotéza
    1. Chyby prvního a druhého druhu
    2. Základní testy: t-test, ANOVA, chi-kvadrát
    3. Implementace testů s Pythonu pomocí knihovny scipy
  • Inferenční statistika
    1. Hypotéza, nulová hypotéza, alternativní hypotéza
    2. Chyby prvního a druhého druhu
    3. Základní testy: t-test, ANOVA, chi-kvadrát
    4. Implementace testů s Pythonu pomocí knihovny scipy
  • Práce s kategoriálními proměnnými
    1. Identifikace kategoriálních proměnných
    2. Převod kategoriálních proměnných na numerické
    3. Implementace převodu kategoriálních proměnných s pandas a sklearn
Předpokládané znalosti:
základní znalost jazyka Python a knihovny Pandas, ideálně na úrovni školení PYTH1
Doporučený předchozí kurz:
Python - základy programování (PYTH1)
Časový rozvrh:
2 dny (9:00hod. - 17:00hod.)
Cena za osobu:
18 800,00 Kč (22 748,00 Kč včetně 21% DPH)
Jazyk:
Česky

Vzdělávejte se s dotací – kurz se slevou 82 %!

Díky podpoře od MPSV zaplatíte za kurz jen 4 095 Kč včetně DPH!
Podrobné informace o projektu Jsem v kurzu naleznete zde.

Odkaz na kurz na portále ÚP.

Tlačítko Přihlásit se na kurz je k dispozici pouze u garantovaných termínů, více než 30 dnů před začátkem kurzu.

Vybrané zákaznické reference

Ministerstvo pro místní rozvoj, Veronika M.
Základy statistiky v jazyce Python s knihovnami pandas, sklearn, matplotlib a seaborn ( PYTHAI1)
"Školitel, pan Petr Rozkošný, byl výborným lektorem, jeho přístup byl profesionální a zároveň přívětivý. Kurz přizpůsobil naším individuálním potřebám, zajímal se o využití nabytých znalostí v praxi a snažil se přizpůsobit výklad našemu využití. S agenturou, zázemím a vybavením jsem celkově velmi spokojená a ráda kurzy dále doporučím i se účastním dalších. Děkuji. "