Bevezetés a Data Science-be

Az utóbbi években a szabadon használható, általánoscélú, magas szintű Python programozási nyelv különösen népszerű lett data science projektekben, köszönhetően az egyszerű és nagyon letisztult felépítésének, széleskörű elterjedtségének, könnyű tanulhatóságának és a rengeteg, különféle feladatokra elkészített kiegészítő csomagjának.

Milyen tudást lehet megszerezni?

A „Beveztés a Data Science-be Python nyelv segítségével” oktatásunkban az elmúlt közel 20 év elemzési tapasztalatait gyűjtöttük össze és ültettük át Python környezetbe annak érdekébe, hogy a Python nyelvvel és a data science elemzéssel csak most ismerkedők egy olyan kezdő tudáshalmazt és Python eszközkészletet kapjanak, mellyel az általános üzleti problémákat gyorsan és hatékonyan tudják megoldani.

Más oktatásoktól eltérően az általunk kínált tematika nem a Python nyelv minél mélyebb ismertetésére, minden részének teljes bemutatására fókuszál, hanem a gyakorlati életben felmerülő data science feladatok hatékony, Python segítéségével történő megoldására.

Milyen módszertannal oktatunk?

Az egyes blokkok az elméleti és gyakorlati tudás minél gyorsabb, mélyebb és gyakorlatorientáltabb elsajátítása érdekében a következő részekből épülnek fel:

  • Elméleti oktatás,
  • Az elméleti oktatáson elhangzottak megértésének visszamérése kvíz feladatok egyéni megoldásával,
  • Programozási feladatok, gyakorlati üzleti problémák egyéni kidolgozása és közös kiértékelése, vagy közös feldolgozása

Milyen előképzettség szükséges?

Az oktatás során feltételezzük, hogy a résztvevők alapvető számítástechnikai ismeretekkel rendelkeznek, így nem okoz majd nehézséget számukra a számítógép kezelése és a szövegszerkesztő használata, illetve az alapvető programozási koncepciók (változók, vezérlési szerkezetek stb.) megértése sem.

A képzés második felében a data science jellegű tevékenységek Python segítségével történő gyors megoldását mutatjuk be, így itt feltételezzük, hogy a résztvevők alapvető matematikai, statisztikai és üzleti ismeretekkel rendelkeznek.

Tematika

Strukturált adatok feldolgozása matematikai/mérnöki megközelítésben és vizualizáció (Numpy és MatPlotLib modulok)
Strukturált adatok feldolgozása matematikai/mérnöki megközelítésben és vizualizáció (Numpy és MatPlotLib modulok)
Strukturált adatok feldolgozása matematikai/mérnöki megközelítésben és vizualizáció (Numpy és MatPlotLib modulok)
Strukturált adatok feldolgozása matematikai/mérnöki megközelítésben és vizualizáció (Numpy és MatPlotLib modulok)
Strukturált adatok feldolgozása matematikai/mérnöki megközelítésben és vizualizáció (Numpy és MatPlotLib modulok)
Strukturált adatok feldolgozása matematikai/mérnöki megközelítésben és vizualizáció (Numpy és MatPlotLib modulok)

Képzés nyelve: magyar
Képzés dátuma és időtartama:
2020. március 6. 9:30-12:30
2020. március 11. 9:30-12:30
2020. március 20. 9:30-12:30
2020. március 27. 9:30-12:30
Helyszín: Eiffel Palace Conference Center, 1055 Budapest, Bajcsy-Zsilinszky út 78.
Képzés díja: 180 000 Ft + áfa/fő
Előadók:

  • Oltyán Gábor (vezető menedzser)
  • Kovács Dávid (vezető tanácsadó)

Kapcsolat

Oltyán Gábor

Vezető menedzser, PwC Hungary

László Ilona

PwC's Academy, Pénzügy és számvitel, Adó és jog, PwC Hungary

Tel: +36 1 461 9464

Kövessen minket!