Data Science üçün Python proqramlaşdırma

Təlim haqqında məlumat

Data analitikası yığılmış məlumatlardan əhəmiyyətli məna çıxarmaq prosesidir. Son illərdə texnoloji yeniliklər (sosial şəbəkələr, e-ticarət layihələri, əşyaların interneti (internet of things) və s.) data artımına səbəb oldu. Data artımı isə öz növbəsində süni zəka sahəsində yeniliklər, özünü idarə edən maşınlar, səhiyyənin inkişafı, iqtisadiyyatda proqnozlar, əyləncə sektorunda daha dəqiq təkliflər və s. kimi bir sıra texnoloji inqilablara yol açır. Təlimdə Python-da data tipləri və funksiyalar, RegEx, OOP prinsipləri, "data mining", Numpy ilə matrislərin tədqiqi, Pandas ilə data manipulyasiyası, Scipy ilə korrelyasilar, Ehtimal paylanmaları, "outlier"ların tapılması, Matplotlib ilə vizualizasiyaya giriş, Seaborn ilə qabaqcıl vizuallaşdırma, 3D vizuallaşdırma və daha bir çox mövzular tədris olunacaq.

Bu təlim kimlər üçündür?

Data Science öyrənməyə yeni başlayanlar, Python istifadə edərək data təhlili etmək istəyən şəxslər, proqramistlər və data mühəndisləri, Biznes Menecerlər, Biznes Analitiklər, Data Analitiklər, Data Analtikasını öyrənən və bu sahəyə marağı olanlar və böyük həcmli datalarla işləmək istəyən şəxslər, tədqiqatla məşğul olanlar və tələbələr.

Sertifikat

Sertifikatlar təlimi müvə əqiyyətlə bitirən şəxslərə təlim sonunda təqdim olunacaq. Sağ tərəfdə nümunə sertifikatı görə bilərsiniz.

Nümayiş dərsi

Python Data Science Təlimatı

Dərs

Data Science üçün Python

Təlimçi

Simplilearn

Məlumat

Bu Data Elmi ilə Python Təlimatı sizə Data Science nədir, data analizi üçün Python-un əsasları, niyə Python öyrənməlisiniz, Python-u necə quraşdırmaq olar, data analizi üçün Python kitabxanaları, Pandas istifadə edərək tədqiqat analizini və ş. anlamaqda kömək edəcək. Video Simplilearn tərəfindən.

Sillabus

Sessiya 1

Python ilə tanışlıq
Pythonda data tipləri
Data strukturu
Riyazi operatorlar
Məntiqi operatorlar
Funksiyaların yaradılması və tətbiq edilməsi
Şərt operatorları

Case Study 1

Kalkulyator yaradılması

Sessiya 2

Zip və Map funksiyaları
Siyahılar
Anonim funksiyalar və filter
Funksional operatorlar
Dövrlər və errorların həll edilməsi

Case Study 2

Map və lambda funksiyaların data üzərində tətbiqi.

Sessiya 3

Numpy ilə tanışlıq
Matrislər və xətti cəbr
Vektor operatorları
Numpy kitabxanası ilə riyazi əməliyyatların tətbiq edilməsi
Numpy ilə matrikslərin tədqiqi
Seaborn və Matplotlib kitabxanaları istifadə etməklə datanın vizuallaşdırılması

Case Study 3

Numpy kitabxanasının real data üzərində tətbiqi.

Sessiya 4

Regular Expressionlara giriş
Regular Expressionlarda metaxarakter
Regular Expressionlar funksiyaları ilə işləmək

Case Study 4

RegEx ilə emailin doğruluğunun təsdiqlənməsi.

Sessiya 5

Pandas kitabxanası ilə tanışlıq
Pandas ilə data mining
Çatışmayan datalarla iş
Qruplaşdırma və Aqqreqasiya əməliyyatları
Real datada Pandas kitabxanasının tətbiqi.

Case Study 5

Real Data Manipulyasiyası və datanın təmizlənməsi.

Sessiya 6

Python'da Obyektyönümlü proqramlaşdırma
Python siniflərinin yaradılması
Python'da digər siniflərdən varislik alınması
Siniflərə metodlar əlavə edilməsi
Obyekt atributlarının yaradılması

Case Study 6

“Nəqliyyat vasitələri” və “Avtomobillər” verilənlər bazası əsasında siniflərin yaradılması.

Sessiya 7

Web Scraping ilə tanışlıq
Sadə HTML stukturları
Beautifulsoup kitabxanası ilə işləmək
Scrapy kitabxanası ilə tanışlıq

Case study 7

Reddit saytından data çəkilməsi.

Təlimçilər

Etibar Hüseynli

Data Analitika konsultantı, QSS Analytics

Analitika sahəsində 5 ildən artıq təcrübə ilə Etibar Hüseynli Bakcell şirkətində “CRM and Churn Retention" şöbəsinin rəhbəri, Sahibkarlığın İnkşafı və Tədqiqat Mərkəzində və Universal Machines MMC-də research analyst, Bakı Mühəndislik Universitetində Statistika müəllimi vəzifəsində çalışmışdır. SPSS, GRETL, SAS, R, Python, Tableau, Excel, SQL-Data Management proqramlarında yüksək bilik və bacarıqlara malikdir. 5 beynəlxalq və 10-dan çox yerli analitika layihəsinə rəhbərlik etmişdir. Bakcell, Beynəlxalq Miqrasiya İdarəsi (IMO) və Hyundai şirkəti daxil olmaqla bir sıra şirkətlərdə data analitikası üzrə məsləhətçidir.

Minurə Hüseynli

Data Analitik, Elektron Hökumətin İnkişafı Mərkəzi

Minurə Hüseynli data sahəsində professional olaraq 4 ildən artıq iş təcrübəsinə sahibdir. Hal-hazırda Elektron Hökumətin İnkişafı Mərkəzində Data Analitik vəzifəsində çalışır. Fərqli sektorlar üzrə bir çox yerli və beynəlxalq data science layihələrində məsləhətçi olaraq çalışmışdır. Layihələrin icrası zamanı 10 nəfərə qədər komandalara rəhbərlik etmişdir. Hal-hazırda bir neçə şirkət üçün data science xidmətləri göstərir. Advanced statistics, Python ilə machine learning, SQL ilə dataların idarə olunması, Tableau və digər BI proqramlarla vizual analitika, datadan stratejik informasiyaların əldə olunması üzrə geniş praktiki biliklərə sahibdir.

Cəlal Rəhmanov

Data Elmi üzrə Ekspert, Kapital bank

Data elmi sahəsində 4 ildən artıq təcrübə ilə Cəlal Rəhmanov Kapital Bank şirkətində “Micro Business Tribe” da “Data Science Expert” vəzifəsini icra edir. Kapital Bankın “Center of Excellence” komandasının “NLP and Aİ” üzrə “Data Scientist”i olmuş və Almaniya kimi avropa ölkəsində xarici mütəxəssislər tərəfindən təqdimatı edilmiş beynəlxalq proyektlərə imza atıb. Bundan əvvəl Yelo Bank’da “CVM and Bİ - Junior Data Scientist” vəzifəsini icra edib. Azərbaycan Süni İntellekt Labaratoriyası, Paşa Bank və “The Sparks Foundation” kimi xarici və yerli şirkətlərdə onsite və remote iş təcrübələri var. Python, Tableau, Dataİku, SQL, GitLab, Docker, SparkMLlib və Kafka kimi texnologiyaların tətbiqi və inteqrasiyası üzrə praktiki bacarıqlara sahibdir.