Geavanceerde data analyse met Python - eLearning

Ontdek de kracht van data met geavanceerde data-analyse in Python en zet ruwe informatie om in zinvolle zakelijke inzichten.

Deze uitgebreide cursus is ontworpen om je te helpen moderne data-analysetechnieken onder de knie te krijgen met behulp van de krachtigste bibliotheken van Python, waaronder NumPy, Pandas en Matplotlib.

Je gaat verder dan basisgegevensverwerking en verdiept je in geavanceerde concepten zoals data wrangling, statistische analyse, visualisatie en voorspellende inzichten. Door middel van praktische oefeningen en datasets uit de praktijk leer je hoe je complexe gegevens met vertrouwen kunt opschonen, bewerken, analyseren en visualiseren.

Aan het einde van de cursus ben je in staat om datagestuurde beslissingen te nemen en een sterke basis te leggen voor een carrière in datawetenschap, analytics en machine learning.

Doelgroep

Doelgroep

• Aspirant-data-analisten en datawetenschappers
• Softwareontwikkelaars die overstappen naar datafuncties
• Bedrijfsanalisten die werken met datagestuurde beslissingen
• Studenten die een carrière in datawetenschap of -analyse nastreven
• Professionals die hun Python- en analysevaardigheden willen verbeteren
• Iedereen die geïnteresseerd is in het werken met data voor inzichten en rapportage

Vereisten

• Basisbegrip van Python-programmeren
• Bekendheid met fundamentele programmeerconcepten (variabelen, lussen, functies)
• Basiskennis van wiskunde of statistiek is nuttig, maar niet verplicht
• Interesse in data-analyse en het oplossen van problemen

Leerdoelen

• Gebruik Python voor geavanceerde gegevensmanipulatie en -analyse
• Schoonmaken, transformeren en voorbewerken van complexe datasets met behulp van Pandas
• Efficiënt uitvoeren van numerieke berekeningen met behulp van NumPy
• Creëren van zinvolle datavisualisaties met behulp van Matplotlib
• Toepassen van technieken voor verkennende data-analyse (EDA) om inzichten te verkrijgen
• Werken met gestructureerde en ongestructureerde dataformaten
• Uitvoeren van statistische analyses voor betere besluitvorming
• Combineren van meerdere datasets voor diepere analytische inzichten
• Vertrouwen opbouwen in het oplossen van echte dataproblemen met behulp van Python

Cursusinhoud

Exploratieve data-analyse in Python

• Wat is EDA?
• Een dataset profileren
• Categorische variabelen samenvatten
• Kwantitatieve variabelen samenvatten
• Datasets samenvoegen
• Datasets hervormen
• Correlatie

Confirmatieve data-analyse in Python

• Inleiding tot CDA
• Van verkenning naar bevestiging
• Casestudy: A/B-testen
• Controleren op normaliteit
• Basisprincipes van lineaire regressie
• Regressie met Stats-modellen
• Onafhankelijke steekproeven met T-toets
• Meervoudige regressie

Pandas voor gevorderden

• Inleiding tot Pandas voor gevorderden
• Multi-Index
• Datums en tijden
• Herschikking
• Vensterfuncties
• Ontbrekende waarden
• Waarden hercoderen
• Reguliere expressies

Ongestructureerde gegevens in Python

• Overzicht van ongestructureerde gegevens
• Voorbewerking van afbeeldingen
• Afbeeldingssegmentatie
• Afbeeldingsrepresentatie
• De basisprincipes van NLTK
• Toegang tot corpora
• Verwerking van corpora
• Analyse en tagging van corpora

Werken met API's in Python

• Wat is een API?
• Basisprincipes van REST-API's
• REST-API's in Python
• Basisprincipes van streaming-API's
• Streaming-API's in Python
• Streaminggegevens verwerken
• Best practices voor API-tokens

Parallel computing met Dask

• Dask en parallel computing
• Dask-dataframes
• Gegevens verwerken in Dask
• Werken met Dask-dataframes
• Dask-dataframes visualiseren
• Prestaties visualiseren met het Dask-dashboard

Seaborn voor gevorderden

• Verdeling visualiseren
• Aangepaste thema's en kleurenpaletten
• Aangepaste lettertypen en annotaties
• Jointpilot en Jointgrid
• Regressie visualiseren
• Facetgrid

Interactieve visualisatie met Plotly en Bokeh

• Statische versus dynamische visualisaties
• De basis van Plotly
• Plotly Express in detail
• Grafiekobjecten
• Introductie tot Bokeh
• Bokeh-grafieken aanpassen
• Bokeh-lay-outs aanpassen

FAQ

Is er nog ander lesmateriaal naast de video's die je in je eigen tempo kunt bekijken?

Absoluut! De on-demand leerervaring gaat verder dan video's en biedt een volledig meeslepende leeromgeving, inclusief:

• LEREN: Interactieve e-books, herhalingsquizzen en praktijkgerichte casestudy's om concepten te versterken
• BEOORDELEN: Diagnostische, module- en eindtoetsen om je voortgang bij te houden
• OEFENEN: Praktische oefeningen met realistische simulaties en Cloud Labs
• INZICHTEN VERKRIJGEN: realtime analyses en rapporten die je leervorderingen, uitdagingen en aanbevolen onderwerpen om te herhalen belichten, zodat je de belangrijkste vaardigheden onder de knie krijgt

Kan ik deze cursus volgen naast mijn fulltime baan?

Ja! Deze cursus is ontworpen voor maximale flexibiliteit. De cursus wordt aangeboden in een online formaat dat je in je eigen tempo kunt volgen, waardoor je op je eigen gemak kunt leren en je vaardigheden kunt verbeteren, wat het gemakkelijk maakt om dit te combineren met je fulltime baan.

Waar gaat deze cursus over?

Deze cursus leert je geavanceerde technieken voor data-analyse met Python, waarbij de nadruk ligt op het effectief verwerken, analyseren en visualiseren van data met behulp van bibliotheken die de industriestandaard zijn.

Welke vaardigheden heb ik na afloop van deze cursus?

Je kunt datasets opschonen en analyseren, statistische analyses uitvoeren, visualisaties maken en bruikbare inzichten uit data halen.

Heb ik voorkennis van Python nodig?

Ja, een basiskennis van Python-programmeren wordt aanbevolen om het meeste uit deze cursus te halen.

Ga ik met echte datasets werken?

Ja, de cursus bevat praktische oefeningen en casestudy's op basis van echte gegevensscenario's.

Welke tools en bibliotheken leer ik?

Je gaat werken met NumPy voor numerieke analyse, Pandas voor gegevensmanipulatie en Matplotlib voor gegevensvisualisatie.

Hoe helpt deze cursus mijn carrière?

De cursus bereidt je voor op functies in gegevensanalyse en datawetenschap door sterke praktische vaardigheden op te bouwen in het omgaan met en interpreteren van gegevens met Python.

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Gemiddeld-gevorderd niveau
• 9+ uur aan on-demand video's
• 8 automatisch beoordeelde toetsen
• 29 begeleide praktische oefeningen
• 4 opdrachten, 55 herhalingsquizzen
• 30+ uur aanbevolen studietijd
• 1 jaar toegang tot het leerplatform
• Certificaat van voltooiing inbegrepen