Popis kurzu
Data v Excelu se dají zpracovat ručně jen do určité velikosti – jakmile jde o desítky tisíc řádků, více zdrojů nebo opakovanou analýzu, potřebujete nástroj, který to zvládne rychle a opakovatelně.
Kurz provede zpracováním dat v Pythonu pomocí knihoven NumPy a Pandas – načítání dat z různých zdrojů, čištění a transformaci, seskupování a agregaci, spojování datových sad, práci s časovými řadami a základní vizualizaci výsledků. Určeno analytikům, administrátorům i vývojářům, kteří chtějí nahradit ruční práci v Excelu efektivnějším a opakovatelným zpracováním dat.
Požadavky
- Základní znalosti Pythonu
Osnova
Rozsah 16 hodin, obvykle 2 dny. Témata řadíme podle úrovně skupiny, méně potřebná zkrátíme a víc času dáme tomu, co tým skutečně řeší.
01NumPy – práce s poli, vektorizované operace
02Pandas – Series a DataFrame, základní struktury
03Načítání dat (CSV, Excel, JSON, SQL databáze)
04Čištění dat – chybějící hodnoty, duplicity, typy sloupců
05Filtrování, řazení a základní transformace dat
06Seskupování a agregace (groupby)
07Spojování a slučování datových sad (merge, join, concat)
08Pivot tabulky a reshaping dat
09Základní vizualizace pomocí Matplotlib a Seaborn
10Práce s časovými řadami v Pandas
11Export výsledků a tvorba reportů