דלגו לתוכן המרכזי
matrixJohn Bryce

קורס Data Analysis and Scientific Python

קורס Data Analysis and Scientific Python בהיקף 32 שעות אקדמיות (4 מפגשים), מתחום דאטה ב-John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. הקורס מועבר על ידי מרצים מהתעשייה, במתכונת פרונטלית או אונליין, עם דגש על תרגול ויישום. בין הנושאים המרכזיים: Python Refresher / Crash Course · Introduction to Data Analysis · NumPy · SciPy package.

מרצים מהתעשייה 32 שעות אקדמיות · 4 מפגשים
אורך הקורס32 שעות אקדמיות
רמת קהללאנשי מקצוע בתחום
מתכונת לימודפרונטלי או אונליין
יתרון ייחודיPython Refresher / Crash Course · Introduction to Data Analysis · NumPy · SciPy

בוגרינו עובדים בחברות המובילות

Matrix
Microsoft
Oracle
Check Point
IBM Business Partner
VMware
Company Logo 07
Strauss
Deloitte
Company Logo 12

למה ללמוד דאטה?

Data Analysis and Scientific Python הוא קורס מקצועי בתחום דאטה. המטרה: לתת ידע מסודר, כלים שעובדים בפועל ותרגול שמכין לעבודה אמיתית.

ידע מקצועי בתחום דאטה

דאטה הוא הבסיס לכל החלטה עסקית וטכנולוגית. היכולת לאסוף, לעבד, לנתח ולהציג נתונים היא מיומנות מבוקשת בכל ארגון.

תוכנית ממוקדת

21 חלקים ב-32 שעות אקדמיות, שמכסים בין היתר: Python Refresher / Crash Course · Introduction to Data Analysis · NumPy · SciPy package.

תרגול ויישום

הדגש הוא על עבודה מעשית עם הכלים והשיטות שבהם משתמשים בשטח, כך שאפשר ליישם את הנלמד כבר למחרת.

מרצים מהתעשייה

המרצים הם אנשי מקצוע פעילים שמביאים ניסיון מפרויקטים אמיתיים, לא רק חומר לימוד.

מחלקת ההשמה של ג'ון ברייס

* ליווי והכוונה בתהליך ההכנה לשוק העבודה. אין במידע זה התחייבות להשמה, לעבודה או לשכר.

למי מתאים הקורס?

This course is mainly intended for Data Analysts, Developers, Business Intelligence…

This course is mainly intended for Data Analysts, Developers, Business Intelligence professionals, Data Engineers, and other roles responsible for analyzing the organization’s data.

תנאי קבלה

Basic understanding of Programming concepts

מסלול ההכשרה והסילבוס

תוכנית הלימודים בנויה מ-21 חלקים בהיקף כולל של 32 שעות אקדמיות. בכל חלק משלבים הסבר, דוגמאות ותרגול על כלים אמיתיים.

מה תלמדו בקורס

מה כולל הקורס

32 שעות אקדמיות

4 מפגשים, פרונטלי או אונליין.

סילבוס להורדה

תוכנית הלימודים המלאה נשלחת אליכם לאחר השארת פרטים.

תעודת סיום

תעודה מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix, למי שעומד בדרישות הקורס.

סילבוס מפורט

תיאור המודול

נושאים נלמדים

IntroductionIDEs and Tools for data analysisData types and stringsControl structuresFunctions and functional programmingCollectionsObject OrientedModules and Packages

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Data ScienceData Analysis and ML Packages overview

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Python arrays and NumPy ArraysMulti-dimensional ArraysArray slicingFancy IndexingData typesArray calculation methodsStatistics methodsUniversal functionsBroadcastingUniversal function methodsLinear algebraLinear regression with NumpyFeature EngineeringFeature selectionsDummy variablesConverting continuous variable to discrete

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Curve fitOptimizationStatisticsImage processingIntegration and moreInterpolationFFTLinear algebraScikits

תיאור המודול

נושאים נלמדים

OverviewSeries and DataframesWorking with data

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Understanding one-dimensional labeled arraysCreate a Series from Python objectsUsing the read_csv() methodAttributesMethodsArguments and ParametersExtracting Series values

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Understanding two-dimensional data structuresSelecting columns from a DataFrameAdding new columns to a DataFrameWorking with NullsSorting a DataFrameFilter a DataFrame - conditions and methodsRetrieving rows by Index positionDelete rows or columns from a DataFrameRename Index labels or Columns in a DataFrameCommon String methods

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Understanding multiIndexes in PandasCreating a multiIndexExtracting rows from a multiIndexCommon methods

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Basic operationsRetrieving groupsCommon methodsGroup by multiple columnsIterating through groups

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Join operations between DataFrame objectsCombining together Pandas objects

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Understanding Python’s datetime modulePandas Timestamp and Date TimeIndex objectsPandas Date Offset and Time Delta objectsCommon methods

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Object conversionsExport Data Frame to csvImporting and exporting Excel files

תיאור המודול

נושאים נלמדים

OverviewLearning from the data

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Line plotsScalar plotsBar plotsHistogramsInteractive graphs and EventsAnimation

תיאור המודול

נושאים נלמדים

OverviewStatistics graphsHistograms and distributionsBar plots and Box-plotHeat map and correlationGrids

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Introduction to Plotly for interactive visualizationsCreating various interactive plot types (scatter, line, bar)Customizing interactive elements and dashboards

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Data preparation and cleaningDealing with Missing valuesCentral tendencyMean/median/modeBiasVariance and standard deviationStandard scoresFeature scaling – standardization and normalization

תיאור המודול

נושאים נלמדים

OverviewWhy LearnApplicationsMachine Learning ProcessLearning Types: Supervised LearningUnsupervised LearningReinforcement learningCRISP-DMExamples

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Building interactive web applications for data scienceStreamlit components and layoutDeploying Streamlit apps

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Collaborative cloud-based Python developmentFeatures for data science and machine learningIntegration with Google Drive

תיאור המודול

נושאים נלמדים

LLMs for Data Analysis Introduction to LLMs in data analysis workflowsGenerating insights and summaries from dataAutomating report generationLLMs for Data Preprocessing Converting unstructured data into structured formatsText extraction and entity recognitionData cleaning and normalization with LLMs

סך כל שעות הלימוד בקורס: 32 שעות

הורדת הסילבוס מתאפשרת לאחר השארת פרטים

טכנולוגיות וכלים

PythonPandas

תעודת סיום קורס

מסיימי הקורס שעומדים בדרישות זכאים לתעודת סיום מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. הסמכות חיצוניות, כאשר קיימות, כפופות לתנאי הגוף המסמיך.

למה ללמוד בג'ון ברייס, זרוע ההדרכה של matrix

הקורס מועבר במסגרת John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. כך ההכשרה יושבת בתוך מעטפת טכנולוגית רחבה שמחוברת לעולמות הפיתוח, הענן, הדאטה וה-AI.

17,000+

עובדים בקבוצה

6,000+

לקוחות

50+

מדינות פעילות

חברה ציבורית

גלובלית ומובילה

  • John Bryce כחטיבת ההדרכה של Matrix
  • מרצים בעלי ניסיון מקצועי מהתעשייה
  • דגש על תרגול ויישום ולא רק על תיאוריה
  • תכנים שמתעדכנים לפי השוק
  • התאמה גם להכשרות סגורות לארגונים

אפשרויות תשלום ומימון

פיקדון חיילים משוחררים

אפשרות שימוש בפיקדון לזכאים.

מימון ופריסת תשלומים

מסלולי תשלום נוחים ומותאמים.

פתרונות גמישים

מגוון אפשרויות בהתאם לצורך.

ליווי פיננסי

יועץ ילווה אתכם בבחירת המסלול.

שאלות נפוצות

הקורס מיועד לThis course is mainly intended for Data Analysts, Developers, Business Intelligence professionals, Data Engineers, and other roles responsible for analyzing the organization’s data.. נדרש: Basic understanding of Programming concepts.

32 שעות אקדמיות, ב-4 מפגשים. המתכונת פרונטלית או אונליין, לפי המחזור.

הקורס מכסה Python Refresher / Crash Course, Introduction to Data Analysis, NumPy, SciPy package ועוד. הסילבוס המלא זמין להורדה לאחר השארת פרטים.

כן. מסיימי הקורס שעומדים בדרישות זכאים לתעודת סיום מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix.

כן. הקורסים המקצועיים מותאמים גם להכשרות סגורות לצוותים בארגונים, כולל התאמת תכנים ודגשים לצרכי הארגון.

רוצים לבדוק אם Data Analysis and Scientific Python מתאים לכם?

השאירו פרטים ונחזור אליכם עם מידע על המועד הקרוב, המתכונת ואפשרויות ההכשרה לצוותים.

WhatsApp חיוג