Návrh Školení
Základy Pythonu pro datové úkoly
- Nainstalování Pythonu a nastavení vývojového prostředí
- Základy jazyka: proměnné, datové typy, ovládací struktury
- Psaní a spouštění jednoduchých Python skriptů
Správa souborů: CSV a Excel
- Práce se soubory Excel pomocí openpyxl/xlrd a Pandas
- Početné cvičení: automatizace převodů souborů
Základy Pandas
- Základy DataFrame: vytváření, indexování, vybírání a filtrování
- Agregační a skupinové operace
- Běžné úkoly čištění dat: chybějící hodnoty, duplikáty a převody typů
Základy Polars
- Koncepce Polars a výkonnostní charakteristiky ve srovnání s Pandas
- Základní operace DataFrame v Polars
- Případová studie: kdy použít Polars místo Pandas
Pokročilé úpravy dat (Středně pokročilý)
- Složité spoje, okenní funkce a operace pivot v Pandas
- Účinné vzory zpracování dat pomocí Polars
- Řetězení operací a optimalizace využití paměti
Automatizace procesů s Pythonem
- Psaní skriptů pro automatizaci opakovaných datových úkolů a kroků ETL
- Splánování skriptů pomocí systémových plánovačů nebo plánovačů úloh
- Protokolování, zpracování chyb a odesílání notifikací
Balení skriptů a osvědčené postupy
- Vytváření spustitelných souborů pomocí PyInstaller nebo podobných nástrojů
- Strukturování projektu, virtuální prostředí a správa závislostí
- Základy správy verzí a dokumentace pracovních postupů
Praktický miniprojekt
- Celkový úkol: načtení surových souborů, čištění a transformace dat, vytvoření výstupů
- Automatizace pracovního postupu a zabalení jako spustitelného skriptu nebo spustitelného souboru
- Kritické hodnocení a zlepšování na základě zpětné vazby od kolegů
Závěr a další kroky
Požadavky
- Základní povědomí o programovacích konceptech nebo ochota se učit
- Schopnost používání příkazového řádku nebo terminálu pro instalaci balíčků
- Zkušenosti s prácí v tabulkách (CSV/Excel)
Cílová skupina
- Data analytici a operační personál automatizující úkoly s daty
- Analytické inženýři hledající lehkou ETL skriptování
- Profesionálové zaujatí praktickými Pythonovými pracovními postupy s daty
Reference (5)
Skutečnost, že máme více praktických cvičení s více podobnými daty, jaké používáme v našich projektech (satelitní snímky v rastrovém formátu)
Matthieu - CS Group
Kurz - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Přeloženo strojem
I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.
Jenna - TCMT
Kurz - Machine Learning with Python – 2 Days
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Kurz - Developing APIs with Python and FastAPI
The explaination
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Kurz - Machine Learning with Python – 4 Days
Trainer develops training based on participant's pace