Python: From zero to hero
Ovaj kurs predstavlja sveobuhvatan vodič kroz Python programiranje, sa posebnim fokusom na obradu podataka i korišćenje ključnih biblioteka poput NumPy, Pandas i Matplotlib. Kurs detaljno objašnjavaju rad sa listama, njihovo indeksiranje i manipulaciju, kao i napredne koncepte poput konstruisanja lista, generatora i iteratora. Poseban akcenat je stavljen na vizualizaciju podataka kroz različite tipove grafikona, uključujući linijske dijagrame, bar-čartove i histograme.
Pored tehničkih aspekata funkcija i paketa, izvori pružaju uvid u osnovnu statističku analizu i upravljanje velikim setovima podataka. Materijal je strukturiran tako da korisnika vodi od osnovnih tipova podataka do složenih operacija nad data frame strukturama. Na kraju, kurs služi kao edukativna podloga za rešavanje praktičnih zadataka u oblasti nauke o podacima
Pored tehničkih aspekata funkcija i paketa, izvori pružaju uvid u osnovnu statističku analizu i upravljanje velikim setovima podataka. Materijal je strukturiran tako da korisnika vodi od osnovnih tipova podataka do složenih operacija nad data frame strukturama. Na kraju, kurs služi kao edukativna podloga za rešavanje praktičnih zadataka u oblasti nauke o podacima
10
sati
58
lekcija
Uvodni video
Zašto je ovo kurs za tebe?
- Želite da savladate najpopularniji jezik za Data Science i analizu
- Potrebna vam je brza manipulacija nizovima uz NumPy biblioteku
- Želite da automatizujete procese koristeći petlje i logiku toka
- Radite sa velikim tabelarnim podacima kroz Pandas biblioteku
- Potrebna vam je napredna vizuelizacija (scatter, bar, histogrami)
- Želite da razumete rad sa iteratorima i generatorima za velike fajlove
- Planirate da rešavate realne probleme kroz grupisanje podataka
Šta ćeš naučiti uz ovaj kurs:
- Osnove Pythona: promenljive, tipove podataka i rad sa listama
- Definisanje funkcija, lambda izraze i efikasan rad sa greškama
- 2D NumPy nizove i primenu deskriptivne statistike nad podacima
- Upravljanje Pandas tabelama, pivot tabele i agregaciju podataka
- Kreiranje složenih grafikona i njihovo vizuelno uređivanje
- Korišćenje iteratora i generatora za strimovanje velikih fajlova
- Tehnike sečenja (loc/iloc) i rad sa nedostajućim vrednostima
- Transformaciju, sortiranje i filtriranje Data Science setova
Kompanije čiji su zaposleni pohađali naše treninge
.png)
.png)
.png)
---Copy.png)
.png)
.png)
.png)
Sadržaj kursa
U ovom delu nalazi se kratak pregled kursa i ciljeva učenja, uz objašnjenje zašto je Python ključan programski jezik u savremenom okruženju:
- Šta je Python i zašto je važan
- Kako je kurs strukturisan
- Kako primenjivati znanje u praksi
- Osnove i tipovi podataka
U ovom delu nalazi se pregled rada sa Python listama, uz objašnjenje zašto su one osnovna struktura za organizaciju podataka u programiranju:
- Šta su Python liste i kako se kreiraju
- Kako je rad sa podacima strukturisan
- Kako manipulisati listama u praksi
- Kako očuvati integritet podataka
U ovom delu istražujemo funkcije, metode i pakete, ključne alate za pisanje efikasnog, preglednog i organizovanog koda u Pythonu:
- Osnove i kreiranje funkcija
- Rad sa metodama objekata
- Upravljanje paketima i modulima
- Praktična primena i dokumentacija
U ovom delu istražujemo NumPy biblioteku, nezaobilazan alat za numeričku obradu podataka koji omogućava brze i efikasne matematičke proračune nad nizovima:
- Uvod u NumPy i prednosti nad listama
- Rad sa 1D i 2D nizovima
- Logičko indeksiranje i filtriranje
- Osnovna statistička analiza
U ovom delu nalazi se kratak pregled kursa i ciljeva učenja, uz objašnjenje zašto je Python za Data Science ključan za rešavanje problema i analizu podataka:
- Šta je Python Data Science i biblioteke
- Kako je kurs strukturisan
- Kako primenjivati znanje u praksi
- Osnove vizuelizacije i koda
U ovom delu istražujemo biblioteku Pandas i tehnike za manipulaciju podacima, koji su nezaobilazni za analizu i filtriranje informacija u Pythonu:
- Uvod u Pandas i učitavanje podataka
- Biranje i rad sa kolonama
- Logičko filtriranje redova
- Napredna pretraga i rešavanje problema
U ovom delu istražujemo biblioteku Matplotlib i tehnike vizuelizacije, uz objašnjenje kako kreirati profesionalne i informativne grafikone u Pythonu:
- Osnove pravljenja grafikona
- Dodavanje teksta i oznaka
- Legende i tekstualni detalji
- Estetsko uređivanje i stilovi
U ovom delu istražujemo različite vrste grafikona u biblioteci Matplotlib, koji omogućavaju dublju analizu distribucije, poređenja i odnosa među podacima:
- Scatter plot i vizuelizacija koordinata
- Bar grafikoni i poređenje kategorija
- Histogrami i otkrivanje šablona
- Praktična primena u analizi
U ovom delu nalazi se rekapitulacija celog kursa "Uvod u Python", uz pregled svih ključnih veština savladanih kroz praktične primere i analizu podataka:
- Osnovni koncepti i strukture
- Alati za obradu i statistiku
- Vizuelizacija i tipovi grafikona
- Rešavanje misterija uz Data Science
U ovom delu nalazi se kratak pregled kursa i ciljeva učenja, uz objašnjenje zašto je napredni Python 1 ključan za rad sa podacima:
- Struktura kursa od 10 celina, od osnovnih grafikona do napredne analize podataka.
- Ovladavanje rečnicima, Pandas bibliotekom i logikom kontrole toka (if, elif, else).
- Transformacija, agregacija i grupisanje podataka unutar Data Frame-a uz pivot tabele.
- Napredno indeksiranje pomoću .loc i .iloc metoda i vizuelizacija nedostajućih vrednosti.
U ovom delu nalazi se kratak pregled kursa i ciljeva učenja o vizuelizaciji podataka, uz objašnjenje zašto je vizuelni prikaz ključan u analizi podataka:
- Šta je vizuelizacija podataka i zašto je važna
- Kako je kurs strukturisan
- Kako primenjivati znanje u praksi
- Kako napraviti "kompletan grafikon"
U ovom delu nalazi se kratak pregled kursa i ciljeva učenja, uz objašnjenje zašto su rečnici (dictionaries) ključni za efikasno čuvanje podataka:
- Šta su rečnici i zašto su važni
- Kako je kurs strukturisan
- Kako primenjivati znanje u praksi
- Pravila za rad sa podacima
U ovom delu nalazi se kratak pregled onoga što ćete naučiti u ovom delu kursa:
- Numeričko poređenje
- Redoslev uslova
- Logika sa uslovima
U ovom delu nalazi se kratak pregled vizualizacije i obrade podataka
- Vizuelizacija
- Strukture
- Pandas
- Logika i petlje
U ovom delu istražujemo rad sa Pandas Data Frame-ovima i petljama nad strukturama, uz objašnjenje kako efikasno analizirati i transformisati tabelarne podatke:
- Upoznavanje sa podacim.
- Struktura i atributi tabele
- Iteracija kroz strukture
- Efikasna transformacija podataka
U ovom delu istražujemo napredne tehnike obrade podataka u Pandas-u, uz objašnjenje kako efikasno sumirati, grupisati i vizuelizovati informacije putem tabela:
- Agregacija
- Grupisanje
- Pivot tabele
- Čišćenje pre analize
U ovom delu istražujemo eksplicitne indekse i metode za sečenje podataka (loc i iloc), uz objašnjenje zašto je precizno indeksiranje ključno za efikasnu navigaciju i analizu u Pandas-u
- Eksplicitni indeksi
- Razlika između .loc i .iloc
- Slicing (Sečenje)
- Napredne tehnike
U ovom delu istražujemo vizuelizaciju podataka i rad sa nedostajućim vrednostima, uz objašnjenje kako grafički prikazati trendove i očuvati integritet seta podataka pre same analize
- Vizuelizacija
- Nedostajuće vrednosti
- Kako grafički prikazati trendove
U ovom delu nalazi se rekapitulacija kursa "Napredni Python 1" i pregled svih ključnih veština savladanih kroz deset tematskih celina
UU ovom delu nalazi se kratak pregled kursa i ciljeva učenja, uz objašnjenje zašto je napredni Python 2 ključan za pisanje optimizovanog i skalabilnog koda :
- Funkcije i argumenti
- Specijalne funkcije i iteratori
- Napredna obrada podataka
U ovom delu istražujemo definisanje funkcija i rad sa parametrima, uz objašnjenje kako kreirati sopstvene alate za efikasnu obradu i organizaciju koda u Pythonu:
- Definisanje koda
- Standardi pisanja
- Fleksibilnost parametara
- Povratak više vrednosti
U ovom delu istražujemo napredne tehnike definisanja funkcija i upravljanja argumentima, uz objašnjenje kako optimizovati opseg i fleksibilnost koda u složenim skriptama:
- Upravljanje promenljivama
- Nonlocal i hijerarhija
- Fleksibilnost argumenata
U ovom delu istražujemo lambda funkcije i tehnike za upravljanje greškama, uz objašnjenje kako pisati sažetiji kôd i osigurati stabilnost programa u nepredviđenim situacijama:
- Lambda funkcija
- Map i Filter
- Try/Except
- Raise
U ovom delu istražujemo iteratore i tehnike za obradu velikih skupova podataka, uz objašnjenje kako efikasno pristupati elementima i upravljati memorijom pri učitavanju fajlova
- Rad sa iteratorima
- Napredno pakovanje podataka
- Upravljanje memorijom
- Optimizacija performansi
U ovom delu istražujemo konstruisanje listi i generatore, uz objašnjenje kako pisati sažetiji i memorijski efikasniji kôd za obradu velikih skupova podataka
- Jednostavnost pisanja
- Uslovno grananje
- Generatori vs Liste
- Generator funkcije
U ovom delu istražujemo tehnike strimovanja i obrade masovnih podataka, uz objašnjenje kako koristiti generatore i Pandas iteratore za efikasan rad sa velikim fajlovima:
- Efikasnost generatora
- Pandas Chunking
- Praktična manipulacija
- Integrisana rešenja
U ovom delu nalazi se rekapitulacija celog kursa "Napredni Python 2", uz pregled svih ključnih koncepata i tehnika savladanih kroz osam tematskih celina
- Sveobuhvatni pregled
- Hijerarhija koda
- Stabilnost i automatizacija
- Efikasnost resursa
Sertifikat koji dobijaš na kraju završenog kursa
Po završetku kursa dobićeš sertifikat koji potvrđuje tvoju stručnost u naprednom radu sa PowerPoint-om. Sertifikat pokazuje poslodavcima da znaš kako da automatizuješ dizajn kroz Slide Master, kreiraš ubedljive grafikone po IBCS standardima, integrišeš dinamičke Excel podatke, koristiš SmartArt za vizuelnu strukturu, primenjuješ strateške animacije i multimediju za angažovanje publike, kao i da možeš da pripremaš profesionalne prezentacije spremne za vrhunski poslovni nastup u svakodnevnom radu.
Šta kažu zadovoljni klijenti
Odlično strukturisan kurs sa konkretnim primerima. Power Pivot i Pandas moduli su mi najviše pomogli u svakodnevnom radu sa velikim bazama podataka.
Iskreno, na početku nisam imao nikakvo iskustvo sa programiranjem i bio sam malo skeptičan da li je ovo kurs za mene. Međutim, već nakon prvih nekoliko lekcija stvari su počele da imaju smisla. Svidelo mi se što je sve objašnjeno postepeno, od najosnovnijih stvari pa do konkretnih primera koje mogu da primenim u svom poslu.
Pre kursa sam se uglavnom oslanjala na Excel, ali sada mogu mnogo brže da analiziram podatke o zaposlenima koristeći Python. Najviše mi znači što sam naučila kako da automatizujem izveštaje koje sam ranije radila ručno. Kurs mi je bio vrlo praktičan i odmah primenljiv u poslu.
Kao neko bez tehničke pozadine, bio sam prijatno iznenađen koliko je kurs jasan i dobro organizovan. Najviše mi se dopalo što sam kroz konkretne zadatke naučio kako da analiziram podatke iz kampanja i donosim bolje odluke. Definitivno bih preporučio svima koji žele da uđu u svet analitike.
Pre kursa sam znao osnove, ali mi je falila struktura. Sada imam mnogo jasniji pristup i osećam se dosta sigurnije u projektima koje radim.
Ovo mi je pomoglo da bolje razumem stvari koje su mi ranije bile potpuno konfuzne. Već vidim rezultate u svom poslu i prezadovoljna sam.
Kurs mi je pomogao da pređem sa Excela na Python i znatno unapredim analizu podataka. Vrlo praktično i korisno iskustvo.
Česta pitanja
Možete se prijaviti putem ovog sajta klikom na dugme Kupi sada.
Ako želite da kupite preko firme ili paket sa posebnim pogodnostima, kontaktirajte nas putem email-a office@mcb.rs ili telefona +381638500991.
Ako želite da kupite preko firme ili paket sa posebnim pogodnostima, kontaktirajte nas putem email-a office@mcb.rs ili telefona +381638500991.
Da, nakon uspešnog završetka kursa dobijate sertifikat!
Ne postoji testiranje na kraju.
Nakon odslušanih svih lekcija, dobijaš sertifikat.
Nakon odslušanih svih lekcija, dobijaš sertifikat.
Kurs je self-paced, što podrazumeva da ga gledaš samostalno i svojim tempom, nezavisno od trenera.
Ako te zanima mentorstvo, kontaktiraj nas putem email-a office@mcb.rs ili telefona +381638500991.
Ako te zanima mentorstvo, kontaktiraj nas putem email-a office@mcb.rs ili telefona +381638500991.
Ako želiš da kupiš preko firme ili paket sa posebnim pogodnostima, kontaktiraj nas putem email-a office@mcb.rs ili telefona +381638500991.
Kurs se sastoji iz 58 lekcija, koje su kombinacija video lekcija, tekstova, mini kvizova.
Potrebno ti je oko 10h da završiš ceo kurs.
Potrebno ti je oko 10h da završiš ceo kurs.
Python: From zero to hero
10
sati
58
lekcija
199.00€
149.00€
Kupi sada