Data Science üçün Python Programming
Data Təhlilin Süni İntellekt və Proqramlaşdırma bacarıqları ilə avtomatlaşdırılması üçün ən populyar dillərdən biri məhz Python-dur. Təlim data analitiklər üçün proqramlaşdırma, alqoritm qurma mövzusunda baza bilikləri formalaşdırır. Daha sonra təməl analitika kitabxanalarını istifadə etməklə siz datanı təmizləməkdən təhlilinə qədər onlarla metodologiyaları öyrənəcəksiniz. Tədris müddətində əhatə olunan mövzuları real datalar üzərində təhlillər aparmaqla tətbiq edəcəksiniz. Nəticədə siz həm proqramist kimi alqoritmik düşüncə qabiliyyətinə yiyələnəcək, həm də data analitik kimi datadan istifadə etməklə qərar verməyi öyrənəcəksiniz.
Təlim Cədvəli
Onlayn təlimlər
Ofisdaxili təlimlər
Onlayn Avropa
Onlayn Amerika
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;
· Tələbələr
Sertifikat
Sertifikatlar təlimi müvəffəqiyyətlə bitirən şəxslərə təlim sonunda təqdim olunacaq. Sağ tərəfdə nümunə sertifikatı görə bilərsiniz.
İki dəqiqədə Python
null
null
null
Sillabus
Sessiya 1
- Python ilə tanışlıq;
- Pythonda data tipləri;
- Data strukturu;
- Riyazi operatorlar;
- Məntiqi operatorlar;
- Funksiyaların yaradılması və tətbiq edilməsi;
- Şərt operatorları.
Case Study
- Kalkulyator yaradılması.
Sessiya 2
- Zip və Map funksiyaları;
- Siyahılar;
- Anonim funksiyalar və filter;
- Funksional operatorlar;
- Dövrlər və errorların həll edilməsi.
Case Study
- 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
- Numpy kitabxanasının real data üzərində tətbiqi.
Sessiya 4
- Regular Expressionlara giriş;
- Regular Expressionlarda metaxarakter;
- Regular Expressionlar funksiyaları ilə işləmək.
Case Study
- 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
- Real Data Manipulyasiyası və datanın təmizlənməsi.
Sessiya 6
- Pythonda Obyektyönümlü proqramlaşdırma;
- Python siniflərinin yaradılması;
- Python-da digər siniflərdən varislik alınması;
- Siniflərə metodlar əlavə edilməsi;
- Obyekt atributlarının yaradılması.
Case Study
- “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
- Reddit saytından data çəkilməsi.
Təlimçilər
Etibar Hüseynli
Data Analitika konsultantı, QSS AnalyticsAnalitika sahəsində 5 ildən artıq təcrübə.
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.
Emil Mirzəyev
Tədqiqatçı, SKEMA Business School (Fransa)Data Science və Python üzrə 4 ildən artıq təcrübəsi olan Emil Mirzəyev riyaziyyat, statistika metodları, “machine learning” texnikaları və “open-source analytical/visualization” alətləri üzrə geniş biliyə sahibdir.
Almaniyada “University of Jena”da İnnovasiya iqtisadiyyatı və Texnoloji inkişaf üzrə magistr təhsili almışdır. Hal-hazırda Fransada “SKEMA Business School” və “University Cotedazur”da İqtisadiyyat və Menecment üzrə doktorantura təhsili alır. Əsas tədqiqat sahəsi informasiya sistemləri, onların idarə edilməsi və iqtisadiyyatı ilə bağlıdır. Eyni zamanda, “recommendation systems” üzrə elmi işlərin müəllifidir.
Hal-hazırda “SKEMA Business School”da (Fransa) tədqiqatçı, daha öncə isə Almaniyada “IOT” (əşyaların interneti) sahəsində data scientist olaraq çalışmışdır.
Azərbaycanda “Data science” üzrə çoxsaylı seminarlar təşkil etmiş və televiziyada çıxışları olmuşdur.
Əhməd Əhmədov
Data Scientist və Tech Lead, PorscheƏhməd Əhmədov Cənubi Koreyanın Yonsei universitetində “Data Mining” və “Big Data” ixtisasları üzrə magistatura təhsili almışdır. Süni intellekt və data analitikası üzrə 8 ildən artıq təcrübəyə sahibdir.
3 ildir Almaniyada “Porsche” şirkətində Data Scientist və Tech Lead olaraq çalışır. Əsasən, “customer mobility predictions”, “charging experience optimization”, “content quality analysis” kimi istiqamətlərdə süni intellekt modellərinin hazırlanması və proyektlərin idarə olunmasını təmin edir.
Çalışmış olduğu digər qurumlar:
- Drezden Universiteti (Almaniya), AI və Data Science üzrə elmi tədqiqatçı. Araşdırma sahələri: “Data imputation”, “Data quality”, “İnformation retrieval”, “Web tables”, “Semi-structured datasets”, “Machine learning”. (4 il)
- Bakcell, ERP Technical Analyst (1 il)
Eyni zamanda, bir çox beynəlxalq konfranslarda dərc olunan elmi məqalələrin müəllifidir.
