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.
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
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
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
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
קורסים נוספים שיעניינו אותך
425
משרות
בחודש
ידע בניתוח מערכות הוא תנאי סף לכל פרויקט בעולם הדיגיטלי. כל פעולה בפרויקט דיגיטלי דורשת ניתוח ותכנון. מנתח הנתונים משמש גם כ׳אדריכל׳ המערכת או החלק במערכת שתחת אחריותו. תפקידו הוא לתרגם צרכים עסקיים של הלקוח לתועלות הניתנות להשגה באמצעות שימוש בטכנולוגיה.
כתנאי קבלה הכרחי לקורס סייבר של מכללת int, יש לעבור מבחן פילת. על מנת שתוכלו לעבור אותו בהצלחה ובכלל לדעת בפני מה אתם ניצבים, הבאנו את כל המידע הנדרש. נעים להכיר, מבחן פילת אתם בטח שואלים מה זה מבחן פילת? אנחנו כאן כדי לענות. אז מבחן פילת הוא ממוחשב (אפשר לנשום) ותפקידו לבחון את הכישורים […]
מתקפות הסייבר בארץ ובעולם הן המלחמה השקטה בעולמות העסקיים והביטחוניים, ולכן תחום הסייבר ואבטחת המידע הפך לכה מבוקש בעולם ההיי-טק.
עם השתלבותן הנרחבת של מערכות אינטרנטיות מתקדמות בארגונים נוצרה מודעות לצורך באבטחת מידע, שכן זליגת מידע, פריצות אבטחה, דרישות כופר וכדומה עלולות לגרום לנזקים עצומים לארגונים וחברות.
לכתבות בנושא
איך עושים מחקר מילות מפתח?
כאשר אנו רוצים להגדיל את החשיפה לאתר שלנו דרך תוצאות חיפוש בגוגל, מקובל לבצע מחקר מילות מפתח. מטרתו של מחקר לגילוי מילות מפתח, היא למצוא ביטויי חיפוש נפוצים בכל מיני...
בואו נמשיך 
wlan מה זה?
הקדמה הטכנולוגית הביאה איתה המון יתרונות ואפשרויות חדשות. אחת הידיעות היא רשת האינטרנט האלחוטית, ה-WLAN. אך לצד כל היתרונות, הרשת שהפכה למקור האחסון והעברת המידע המרכזי בארגונים, חשופה ללא מעט...
בואו נמשיך
מה זה css
תדמיינו לעצמכם תהליך בנייה של בית. בהתחלה מניחים את היסודות, ולאחר מכן יוצקים עליהם את הבטון, עד לקבלת ה"שלד" של הבית. לאחר מכן, על השלד" יוסיפו את הצבע והגימורים, אלו...
בואו נמשיך
איך עושים מחקר מילות מפתח?
כאשר אנו רוצים להגדיל את החשיפה לאתר שלנו דרך תוצאות חיפוש בגוגל, מקובל לבצע מחקר מילות מפתח. מטרתו של מחקר לגילוי מילות מפתח, היא למצוא ביטויי חיפוש נפוצים בכל מיני...
בואו נמשיך
wlan מה זה?
הקדמה הטכנולוגית הביאה איתה המון יתרונות ואפשרויות חדשות. אחת הידיעות היא רשת האינטרנט האלחוטית, ה-WLAN. אך לצד כל היתרונות, הרשת שהפכה למקור האחסון והעברת המידע המרכזי בארגונים, חשופה ללא מעט...
בואו נמשיך
מה זה css
תדמיינו לעצמכם תהליך בנייה של בית. בהתחלה מניחים את היסודות, ולאחר מכן יוצקים עליהם את הבטון, עד לקבלת ה"שלד" של הבית. לאחר מכן, על השלד" יוסיפו את הצבע והגימורים, אלו...
בואו נמשיך