[email protected] +994505971227

Data Analytics with Python

Əsas səhifə >Təlimlər >Data Analytics with Python
Təlimçi-Mentor:
Coşqun Hüseynov
Təlimin qiyməti:
350 azn(aylıq)
Təlimin müddəti:
2 ay (48 saat)
Tələbələr üçün:
250 azn(aylıq)
Praktiki Python ilə Data Analitikası təliminə qoşulmaqla sıfırdan datanıza əsasən gələcək trendləri proqnozlaşdırmağa qədər peşəkar bacarıqlar öyrənəcəksiniz!

Təlim haqqında

Python ilə Data analitikasını öyrənin!
Bu təlimdən sonra Python vasitəsilə müxtəlif data növləri ilə işləməyi, datanı təmizləməyi və analiz üçün hazır vəziyyətə gətirməyi, statistik analizlər etməyi, müxtəlif modellər qurmağı və onları vizuallaşdırmağı, datanıza əsasən gələcək trendləri proqnozlaşdırmağı bacaracaqsınız. 

Təlimçi haqqında

Coşqun Hüseynov – Qafqaz Universitetindən məzun olmuşdur. Paşa Sığortada Aktuari şöbəsində Data Analitik olaraq çalışır. Daha əvvəl Sumqayıt Texnologiya Parkı (STP)-da Konstruksiya Texnologiyaları departamentində Data Analitik olaraq çalışmışdır. Çalışdığı müddət ərzində Python ilə layihələrin avtomatlaşdırılmasını həyata keçirmişdir. Hazırda Paşa Sığortada Prediktiv modellərin qurulması, məlumatların avtomatlaşdırılması, dataların təmizlənməsi, interaktiv vizuallaşdırma və reportların hazırlanması ilə məşğuldur. Bununla yanaşı, Machine Learning alqoritmlərindən ibarət bir startup üzərində çalışmaqdadır.

Təlimin metodu

Təlim müddətində mövzular praktiki tətbiq üzərindən izah olunacaq. Həftəlik və aylıq testlərlə mövzuların mənimsənilməsi ölçüləcək. Təlim iştirakçıları müxtəlif keyzlər üzərində praktiki olaraq işləyəcəklər. Həmçinin, hər dərsin sonunda ev tapşırıqları ilə keçilən mövzular daha da möhkəmləndiriləcək. Təlimin sonunda iştirakçılar 2 ay ərzində öyrəndikləri bacarıqları tətbiq edərək onlara verilmiş proyekt üzərində işləyəcəklər. Təlim proqramı ərzində iştirakçılara mentorluq dəstəyi də göstəriləcək. Dərslərə davamiyyət və keçirilən testlərin nəticələrinə əsasən iştirakçılar sertifikatla təmin olunacaqdır.

Təlimin auditoriyası

Statistik və riyazi modelləşdirmə ilə məşğul olanlar, Data Science, Data Analitikası, Biznes Analitikası, Marketing Research, Maliyyə Analitikası və Risklərin İdarə Olunması, Proseslərin avtomatlaşdırılması, Aktuari, Sığorta və Bank sahəsində çalışanlar və çalışmaq istəyənlər.

Təlimin proqramı

Programming basics

  • Understanding variables

  • Aggregation and working with variables

  • Using variables

  • Loops and statements

  • While Loop

  • For Loop

  • If Statement

Statistics

  • Introduction to Statistics

  • Distributions

  • Population and sampling

  • Explanatory data analysis

  • Measure of Central Tendency & Variabilities

  • Quartiles for decision making

  • Characteristics of Visualization

  • Pearson Correlation

  • Probability

  • Hypothesis testing

Fundamentals of Python

  • Python conceptions

  • List

  • Tuples

  • Functions

  • Packages

  • Numpy library

  • Arrays

  • Slicing

  • Matrices

  • Dictionaries

  • Creating functions

DataFrames

  • Pandas library

  • Importing & adjusting Dataframe

  • Explore data with pandas parameters

  • Subsetting pieces for analyze

  • Operations on columns

  • Advanced Filtering DataFrame

  • Integer & Labeled locations for Filters

Data Cleaning

  • Importance of Data Cleaning

  • Explore & detect

      • Duplicates variables

      • Explore & Detect problems

      • Dealing with Data types

  • Missing values

      • Irrelevant columns

      • Summarizing and Replacing missing values

      • Unexpected missing values

      • Standard, Non-Standard missing values

  • Standarize Data

      • Untidy characters

      • Cleaning process with Strings

      • Dealing different types of Datetimes

  • Groupby Method for advanced Analyze & Decisions

Plotly Visualization

  • Getting data ready for visualization

  • Features of Plotly

  • Interactive Visualization

  • Line Charts

  • Scatter Plot

  • Scatter Matrix Plot

  • Bar Plot

  • Hist Plot

  • Subplots

  • ChartStudio

Introduction to Machine Learning

  • What is Artificial Intelligence (AI)  & Machine Learning (ML) ?

  • Workflow in ML

  • Characteristics of Regression, Classification, Clustering models

  • Preperation tools for Predictive models

  • Regression ( Linear, Random Forest, Decision Tree)

  • Classification ( Logistic Regression, XGBoost, LightGBM, Random Forest)

Step to Business World

  • Data Scientist CV Preparation

  • Interview preparation

Onlarla Data SoCool tələbəsi hazırda aparıcı şirkətlərdə və dövlət qurumlarında çalışır. Növbəti siz ola bilərsiniz. #PeşəkarDataTəhsili

Dərslər hansı saatlarda keçirilir?

Həftədə iki dəfə keçirlən dərslər həm işləyən, həm tələbələrə uyğun olması üçün həftə içi iş saatlarından sonra və həftə sonu keçirilir.  

Bu sahədə yeniyəm, hansı təlimdən başlamalıyam?

Qeyd edək ki, sıfırdan bu sahədə karyera qurmaq istəyirsinizsə, dərslərə başlamaqdan öncə Karyera Məsləhətçisi tərəfindən sizə Peşəkar İnkişaf Planı hazırlanacaq və bu plan üzrə peşəkar bacarıqlar əldə edəcəksiniz.
Data Science sahəsində karyera qurmağınız üçün ilk öncə hər bir Data Scientistin bilməli olduğu databaza ilə işləmə bacarıqlarını əldə etmək üçün Oracle Database SQL təliminə qoşulmağınız tövsiyə olunur. Daha sonra Data Science üçün əsas önəmli olan güclü statistik baza formalaşdıra, statistik analizlər və modellər qurmağı öyrənə və bu bacarıqları tətbiq etməyi mənimsəyəcəyiniz "R ilə Data Science" və ya "Python ilə Data Analitikası" təlimimizə qoşula bilərsiniz. Daha sonra isə Üçüncü önəmli mərhələ isə Business Intelligence öyrənməkdir. Professional Visualization and Reporting with Power BI təlimini qoşularaq datanın vizuallaşdırılması bacarıqlarına da tam hakim ola bilərsiniz. Qeyd edək ki, tədris proqramlarımız həm yerli, həm xarici bazar perspektivləri üçün hazırlandığından hər üç təlimi bitirdikdən sonra bu bacarıqlarla ölkəmizlə yanaşı həmçinin, Avropa ölkələri və Amerikada da bu sahədə çalışmağınız üçün kifayət bilik və bacarıqlara sahib olacaqsınız. 

Dərslər praktikidir mi?

Dərslər Layihə əsaslı təhsil metodunda tədris edildiyi üçün bütün dərslər praktikidir və buna görə də, dərslərə komputer gətirməyiniz tələb olunur. Təlim proqramının sonunda öyrəndiyiniz bilik və bacarıqlara əsasən təqdim edilmiş biznes probleminin həllinə uyğun Capstone layihə tapşırığı üzərində işləyəcəksiniz.

Təlimə qoşulmaq üçün ilkin bilik tələb olunur mu?

Xeyr, təlim sıfırdan başlayanlar üçün dizayn olunduğundan başlamaq üçün ilkin bilik tələb olunmur.