Obsah kurzu Python pro Data Science

 --- POZOR --- tento kurz je určen pouze pro denní studenty SŠ a VŠ

Každou středu od 9.10. od 17hodin

Extrahování, analýza a vizualizace dat. Pro datovou vědu neexistuje lepší volba než všestranný a i pro začátečníky přívětivý programovací jazyk Python. Naučíme vás, jak z dat, ropy 21. století, získat informace, tedy pohon pro všechna vaše budoucí rozhodnutí.

Kurz Python pro Data Science navazuje na kurz Základy Pythonu  a naučíte se v něm základy datové vědy: Tedy jak sbírat, ukládat, analyzovat a vizualizovat data. Seznámíte se s teorií strojového učení, neuronovými sítěmi i hlubší analýzou časových řad. S lektorem a na příkladech z praxe. Buď přímo v laboratoři ČVUT, nebo online.

5 důvodů, proč začít Python pro Data Science u nás

Od základů k pokročilejšímu know-how

S Pythonem začínáte, nebo si ho potřebujete oprášit? Určený je k tomu kurz Základy Pythonu. 8 online hodin nadupaných know-how, které těsně předchází kurzu Python pro Data Science.

Místo teorie spousta praxe

Šedá je teorie, zelený strom praxe. Kurz účastníky připraví k praktickému používání všeho, co se naučí. Lekce jsou postavené především na praktických úkolech.

Výuka: Intenzívní, ale flexibilní

Společně se potkáme 12krát ve 13 semestrálních týdnech. Lekce mají délku 90 až 120 minut a jejich konkrétní čas si studenti domlouvají přímo s lektorem tak, aby jim vyhovoval.

Certifikát, co má váhu

Všechny naše kurzy, včetně Pythonu pro Data Science jsou ukončené certifikáty. Zároveň jsou skvělým odrazovým můstkem k dalším certifikacím, například PCAP od Cisco.

Pro studenty. Pro budoucnost

Náš kurz je určený nejen pro studenty středních a vysokých škol. Nastartujte kariéru v oboru, který čeká velký růst!

Pro koho je kurz Python pro Data Science určený

Ve zkratce: Pro ty, kteří si nepotrpí na teoretizování, ale očekávají úzké propojení s praxí.

• Mírně pokročilí si základy jazyka Python rozšíří o jeho praktické využití v oblasti Data Science.
• Studenti SŠ a VŠ v denním studiu 

Kurz vám dá kompetence potřebné k tomu, abyste z dat získali informace pro kvalifikovaná rozhodnutí.

• Seznámíte se s teoretickým minimem datové analýzy a vědy.
• Poznáte knihovny vhodné pro datovou vědu – Pandas, Numpy a další.
• Dozvíte se, jak na statistickou analýzu a vizualizaci dat.
• Seznámíte se s machine learning – od předzpracování dat přes základní klasifikaci pomocí machine learning algoritmů až k aplikování strojového učení na reálný problém.
• Studovat budete i deep learning a základní klasifikaci pomocí deep learning algoritmů.
• Získáte teoretické základy analýzy časových řad a know-how pro jejich analýzu a vyhodnocení.

Blok 4 – Individuální toolbox

• Experimenty s různými typy nástrojů pro penetrační testování
• Sestavení vlastního balíku nástrojů
• Reporting a závěrečný projekt