Python cursus voor data analyse & data science (+ certificering)
Deze Python cursus (IABAC™ geaccrediteerd) speelt in op de mogelijkheden die er zijn met Python op het gebied van data analyse & data science. In deze Python cursus voor data science leer je data verkennen, analyseren en transformeren. Ook leer je om opgedane inzichten te visualiseren.
Deze Python cursus in het kort
Python bevat diverse handige data analyse en data science 'packages' waarmee je de standaard Python-functionaliteit kan uitbreiden. In bijna iedere data analyse maak je gebruik van deze packages. Daarom behandelen we de populairste packages uitgebreid. Het cursusmateriaal vormt hiermee een handig naslagwerk voor toekomstige data analyses.
Je hoeft niet te kunnen programmeren om mee te doen aan deze cursus. Omdat Python een laagdrempelige programmeertaal is kan je in deze training direct zelf aan de slag met programmeren.
In deze Python cursus wisselen we klassikale uitleg van theorie af met uitdagende opdrachten. Direct tijdens de eerste ochtend schrijf je jouw eigen Python scripts.
Tijdens de training maak je gebruik van een persoonlijke online Python-omgeving die ook na de training nog beschikbaar blijft, zodat je ook na de training alles nog een keer op je gemak kunt bekijken.
Bij afronding ontvang je een officieel certificaat van deze IABAC™ geaccrediteerde cursus.
Deelnemers over onze Python cursus
Bekijk de ervaring van Christiaan met deze Python cursus voor data science.
Bekijk de ervaring van John met de Python machine learning training. Een vervolgopleiding op deze introductietraining.
Leerdoelen Python training voor data science
Basisvaardigheden Python voor data analyse
We nemen je mee in de basisvaardigheden die nodig zijn om met Python te werken. We leggen de verschillende datatypes uit, je leert gebruik te maken van functies en oefent met het zelfstandig schrijven van scripts. De mix van theorie en oefening zorgt ervoor dat je de stof uit de training goed onthoudt.
Werken met datasets
Door data uit verschillende bronnen te combineren leer je hoe het mogelijk is om nieuwe inzichten te creëren en hoe je datasets kunt verkennen. Je verrijkt datasets met nieuwe berekende kolommen, groepeert data en past specifieke transformaties toe.
Maak rapportages en visualisaties
Nuttige informatie wil je met anderen delen. Je leert hier invulling aan te geven door verhelderende tabulaire rapporten te maken en deze sprekend te maken met verschillende soorten veelzijdige grafieken.
Is deze Python cursus geschikt voor mij?
Deze cursus is iets voor jou als:
- Je in een omgeving werkt waarbij je te maken hebt met data en gegevens.
- Analyses of rapportages geautomatiseerd moeten worden maar je hebt geen IT achtergrond.
- Je wilt geavanceerde visualisaties kunnen maken die veel verder gaan dan eenvoudige grafieken in Excel.
- Je hebt over data science gehoord en wilt deze wereld beter leren begrijpen.
Met deze training helpen we je aan een kick-start om met Python data analyses uit te voeren. De vele mogelijkheden zullen je kijk op data analyse verruimen.
Benodigde voorkennis
Er is geen specifieke voorkennis vereist, maar het is handig als je basiskennis van wiskunde hebt en ervaring hebt met bijvoorbeeld Excel files, tekstbestanden of databases. Wij adviseren minimaal HBO werk- en denkniveau.
Deze cursus voordelig combineren met onze machine learning training?
De Python cursus voor data science is voordelig te combineren met de machine learning training. Wij combineren beide trainingen in vier dagen in onze data science opleiding.
Inhoud Python cursus voor data analyse & data science
De inhoud van deze training is geaccrediteerd door de International Association of Business Analytics Certification (IABAC™).
Dag 1: basisvaardigheden in Python
Onderdeel 1: data science en Python-introductie
Deze Python cursus start met een kennismaking met Python. Dit betekent dat we ingaan op de historie en de belangrijkste eigenschappen van de taal. Je leert waarom Python zo geschikt is voor data science. We bekijken de verschillende manieren om met Python code te werken en je voert je eerste eigen script uit met Jupyter Notebook. Dit is een van de meestgebruikte programma's om Python scripts in te schrijven en uit te voeren. Doordat je hier direct in leert werken tijdens de cursus sla je twee vliegen in één klap.
Onderdeel 2: variabelen en datatypes
Om informatie en data te kunnen gebruiken maken we gebruik van variabelen. Met een variabele wijs je een naam aan een data element toe. Verschillende soorten data (zoals getallen en stukken tekst) worden als verschillende datatypes opgeslagen. Je leert verschillende datatypes kennen en komt er achter dat verschillende datatypes tot verschillend gedrag leiden.
Onderdeel 3: lists
Binnen data science maak je vaak gebruik van grote hoeveelheden data. De eerste manier waarmee je kennismaakt om in Python met datasets te werken zijn lists. Je leert hoe je lists bewerkt en waarvoor je deze het best kunt gebruiken.
Onderdeel 4: dictionaries
Dictionaries worden veel gebruikt in datasets. In een dictionary kun je waarden koppelen aan bepaalde termen (keys), net als in een woordenboek. Je leert waarom een dictionary handig is en waar men het voor gebruikt. Vervolgens pas je het zelf toe in een data analyse.
Onderdeel 5: logica, methoden en functies
Je leert welke vormen logica er bestaan en hoe je deze toepast, bijvoorbeeld om een dataset o.b.v. een vergelijking te filteren. Daarnaast leer je zelf functies schrijven om makkelijker met terugkerende activiteiten om te gaan. Je leert hierbij hoe je methoden en functies gebruikt en hoe je jouw eigen functies kunt maken.
Dag 2: Python tools voor data scientists
Onderdeel 6: numpy
Het Python package numpy stelt je in staat om efficiënt met grote datasets te kunnen werken. Dit doe je door je data op te slaan als een numpy array. In deze Python cursus leer je hoe je een numpy array maakt en hoe je hier vervolgens berekeningen op uit kunt voeren. Goed kunnen werken met numpy is essentieel voor iedere data scientist.
Onderdeel 7: pandas
Een van de meest gebruikte packages in Python voor data science is pandas. Met pandas kun je datasets importeren vanuit verschillende bronnen, zoals bijvoorbeeld een database of een Excel bestand. Met verschillende methoden kun je je datasets vervolgens efficiënt verkennen en kun je transformaties toepassen. Zo kun je bijvoorbeeld datasets combineren, nieuw berekende kolommen toevoegen, data groeperen en filters toepassen. Samengevat leer je om met pandas waardevolle inzichten te halen uit data.
Onderdeel 8: matplotlib
Een beeld zegt meer dan 1000 woorden. Wanneer je data-inzichten uit kunt beelden ben je in staat om de achterliggende boodschap efficiënt over te brengen. Het Python package matplotlib bevat veel verschillende visualisatiemogelijkheden die je hiervoor kunt gebruiken. Je leert hoe je matplotlib toepast en hoe je hiermee verschillende soorten veelzijdige visualisaties van je datasets kunt maken.
Onderdeel 9: eindopdracht
Tijdens deze Python cursus voor data science pas je je nieuwe vaardigheden in een eindopdracht toe op een vraagstuk met een dataset uit de praktijk. Je combineert gegevens vanuit meerdere databronnen, past logica toe en verwerkt dit tot bruikbare informatie vanuit tabellen en grafieken.
Zelfstudie add-ons voor specifieke leerwensen
Het is mogelijk om aanvullend aan deze klassikale training een zelfstudie add-on toe te voegen. De kosten voor deze optionele add-ons bedragen €200 ex BTW. Het studiemateriaal plaatsen we in onze online omgeving en na de klassikale training kun je hier zelfstandig doorheen gaan. Onderstaande zelfstudie add-ons zijn momenteel beschikbaar voor deze training.
Add-on werken met APIs & SQL vanuit Python
In deze zelfstudie add-on leer je hoe APIs zijn opgebouwd en hoe je met APIs kunt werken. Ook leer je hoe je vanuit Python werkt met SQL. Deelnemers die deze add-on kiezen zijn geïnteresseerd in hoe je data op uiteenlopende manieren kunt ophalen of weg kunt schrijven.
Add-on professioneel programmeren
In deze add-on leer je om professionele code te schrijven. Je leert wat nodig is om binnen een professioneel team aan de slag te kunnen. Je staat stil bij geavanceerdere technieken om goede code te schrijven. Je sluit af met de manieren om code op een goede, betrouwbare manier te beheren.
Add-on GIS (ruimtelijke data) met Python
In deze add-on leer je werken met ruimtelijke data vanuit Python. Je leert de belangrijkste packages om uiteindelijk ruimtelijke analyses, uiteenlopende bewerkingen en (interactieve) visualisaties te doen. Je leert o.a. werken met de populaire packages Shapely, GeoPandas, en Folium.
Niet zomaar een training
Bij Data Science Partners leiden we jou op tot écht goede Data Scientist. Dat lukt voor een groot deel tijdens de Python cursus, maar we dragen ook zorg voor jouw ontwikkeling na de training. Dat doen we op twee manieren.
Na afloop van de training ontvangt iedere deelnemer ons zelf ontwikkelde en zeer complete naslagwerk inclusief al het gebruikte lesmateriaal en de oefeningen (en antwoorden) uit de training.
Als oud-deelnemer kun je kosteloos deelnemen aan onze Data Science inspiratie meetups wanneer wij deze organiseren.
Let op: bovenstaande twee extra's gelden voor deelnemers aan de open inschrijving en niet voor in-company groepen.
Locatie, data, en tijden
Deze Python cursus verzorgen we in Utrecht, Amsterdam, en Eindhoven. Alle ingeplande data en locaties vind je in het eerste veld van het inschrijfformulier. Trainingsdagen binnen om 09:30 en duren tot uiterlijk 16:30.
Download de Python cursus brochure
Ben je geïnteresseerd maar wil je je niet direct inschrijven? Download dan de opleidingsbrochure of neem een optie op de training en denk er rustig over na. Bij vragen kun je ons bereiken op 020 - 24 43 146. We helpen je graag verder.
Onze klanten
Incl. alle cursusmaterialen
Excl. BTW
Amsterdam
Eindhoven
of in-company
• 9 & 10 sept 2024 (VOL)
• 10 & 11 okt 2024
• 11 & 12 nov 2024
• 12 & 13 dec 2024