פרטים נוספים
whatsapp
לימודי הייטק ב-INT LIVE
טלפון

Introduction to Data Science in Python

Beginners Python Data Analytics

בעידן שאנו חיים בו יש צורך להתמודד עם כמויות מידע שהולכות וגדלות. צורך זה הוליד בשנים האחרונות תפקידים רבים והתמחויות שונות כגון ה-Data Analyst, ה-Business Intelligence וה-Big Data. עם זאת, היכולת לשלב בין כל אלו ולהוסיף עליהם נדבך ייחודי של חיזוי, נותרה נחלתם של מעטים, ובשנים האחרונות ביסס עצמו ה-Data Scientist – מדען נתונים כמקצוע הנחשק ביותר. 

 תאריך הקורס: 18/04/2021
 קורס ערב

מהו קורס Introduction to Data Science with Python?

ככל שכמויות המידע הנשמרות בארגונים גדלה, כך עולה הצורך למצות את היתרון העסקי על ידי מחקר הנתונים והפיכתם לתובנות עסקיות. מדען הנתונים – Data scientist מתמחה בניתוח נתונים, לשם יצירת יתרון עסקי תחרותי לארגון. לצורך כך הוא נדרש לבקיאות במגוון כלי אנליזה, מודלים סטטיסטיים, אלגוריתמים של למידת מכונה, כריית נתונים וחיזוי.

חברות רבות ברחבי העולם משתמשות בשפת הפייתון כדי להתמודד עם כמויות הדאטה והמידע. על-ידי שימוש בשפת הפייתון ניתן לסנן, לאחסן, לתחקר ולנהל מניפולציות שונות בנתונים בכדי לחזות ולהגעי לתובנות עסקיות לארגון.

תיאור הקורס

מסלול השכרה זה מקנה את הכלים הנדרשים לכל שלב ושלב בעבודתו של ה-Data Scientist עם דגש על פרקטיקה ויכולות תכנות מתקדמות. מעבר לתרגול השוטף שיתבצע כחלק מתהליך הלימוד של כל נושא, יינתנו במהלך המסלול פרויקטים שיתרגלו אתכם לעבודה מעשית ולצבירת ניסיון מוכח מן השטח. בקורס תלמדו את שפת ה-Python שנחשבת לחלק הכרחי ממקוצע ה-Data Science.

בסיומו של הקורס תרכשו כלים וידע בספריות כמו Pandas, Numpy ו- Matplotlib לעבודה עם נתונים ב-Python.

 

 

היקף שעות

40 שעות אקדמיות, 8 מפגשים.

קהל יעד ותנאי קבלה

בעלי רקע ב-Data Analysis, BI, פיתוח, מסדי נתונים ומערכות מידע, המעוניינים להעשיר את יכולותיהם בתחום תחקור הנתונים.

ידע מקדים בשפת Python יכול להוות יתרון.

 

שאלות נפוצות על קורס Introduction to Data Science in Python

תפקידו לבצע מחקרי מידע מעמיקים בכדי להפיק תובנות עסקיות לארגון, להפעיל אלגוריתמים שונים של מידול, כריית מידע ו- Machine Learning על המידע, לסייע בבניית תהליכי הכנת המידע ואופטימיזציה של האלגוריתמים השונים.

מדעני נתונים ואנליסטים של נתונים מגיעים גם מרקע שונה וגם עוסקים בפעולות שונות. התפקיד של אנליסט נפוץ יותר בתעשיות כמו Gaming, Healthcare ואילו מדע הנתונים נפוץ יותר בענף האינטרנט ובעיקר בשיווק דיגיטלי. מדעני נתונים ממלאים תפקיד חשוב בהתפתחות הבינה המלאכותית ולמידת מכונה, מיפוי של כמויות נתונים גדולות ושימוש באלגוריתם למציאת חיבורים שונים.

מדעני נתונים משלבים בעבודתם בין סטטיסטיקה, מתמטיקה, תכנות, פתרון בעיות, לכידת נתונים וכוד.

אנליסטים מבצעים יישום של תהליך אלגוריתמי או מכני כדי להפיק תובנות על פי מה שכבר נבדק וידוע מבחינה מחקרית.

תוכנית לימודים

1
צורה
Introduction | Introduction to Python Pre-Requisites for Data Science

Module 1

  • What is Data Science?
  • Introduction to the Python Data Science Tool
  • Introduction to the Python Data Science Environment
  • Some Miscellaneous Python Usage Facts

Introduction

  • Rationale Behind This Section
  • Different Types of Data Used in Statistical & ML Analysis
  • Different Types of Data Used Programatically
  • Python Data Science Packages To Be Used

Introduction to Python Pre-Requisites for Data Science

2
צורה
Numpy | Pandas

Module 2

  • Numpy Introduction
  • Create Numpy Arrays
  • Numpy Operations
  • Matrix Arithmetic and Linear Systems
  • Numpy for Basic Vector Arithmetric
  • Numpy for Basic Matrix Arithmetic
  • Broadcasting with Numpy
  • Solve Equations with Numpy
  • Numpy for Statistical Operation

Numpy

  • Data Structures in Python
  • Read in Data
  • Read in CSV Data Using Pandas
  • Read in Excel Data Using Pandas
  • Reading in JSON Data
  • Read in HTML Data

Pandas

3
צורה
Data Pre-Processing/Wrangling | Introduction to Data Visualizations

Module 3

  • Rationale behind this section
  • Removing NAs/No Values From Our Data
  • Basic Data Handling: Starting with Conditional Data Selection
  • Drop Column/Row
  • Subset and Index Data
  • Basic Data Grouping Based on Qualitative Attributes
  • Crosstabulation
  • Reshaping
  • Pivoting
  • Rank and Sort Data
  • Concatenate
  • Merging and Joining Data Frames

Data Pre-Processing/Wrangling

  • What is Data Visualization?
  • Some Theoretical Principles Behind Data Visualization
  • Histograms-Visualize the Distribution of Continuous Numerical Variables
  • Boxplots-Visualize the Distribution of Continuous Numerical Variables
  • Scatter Plot-Visualize the Relationship Between 2 Continuous Variables
  • Barplot
  • Pie Chart
  • Line Chart

Introduction to Data Visualizations

המרצים בקורס

גל וקסלבט
גל וקסלבלט
גל הוא מרצה במכללה לתחומי ה-BI והדאטה. בעל תואר ראשון בהנדסת תעשייה וניהול. כיום גל עובד בתחום הבינה מלאכותית (BI) אצל מספר חברות מוכרות בשוק. בעבודתו הוא מתעסק בנתוני המידע בארגונים ומפיק תובנות מהנתונים. בתחום הההדרכות ב-BI גל מעביר קורסים בנושאי מסדתי נתונים, נתונים גולמיים וטיוב שלהם וכמו כן מעביר הדרכות על כלי ויזואליזציה לנתונים.
הרשמה לקורס