Online kurz Data Science III. Pokročilý will teach you
- Používať Python knižnice Beautiful Soup a Scikit-learn
- Získavať dáta z webov pomocou Web Scrapingu
- Osvojiť si klastrovanie a typ klastrov strojové učenia
- Parsovať HTML, XML, PDF súbory, URL a Logy
- Ovládať syntax a štruktúru jazyka SQL a NoSQL
- Ovládať rôzne typy SQL spojení (inner, left, right, outer join)
- Importovať a spracovávať dáta z CSV súborov
- Používať vyhľadávanie značiek a získavanie atribútov a obsahu
- Ovládať prevod dát na špecifické dátové typy alebo štruktúry
- Vytvárať a spravovať indexy na zrýchlenie vyhľadávania a spracovania dát
Požiadavky a Vstupné Znalosti
- Odporúčaním pre tento kurz je absolvovanie kurzu Data Science I. a II. Mierne Pokročilý
- Pokročilá práca s PC a Windows, Linux alebo macOS
- Pokročilá práca s kancelárskym balíkom Microsoft Office, OpenOffice alebo LibreOffice
- Pokročilá práca s textovým editorom
- Na absolvovanie tohto kurzu sú odporúčané skúsenosti s kódovaním a programovaním
- Jazyk R a Python na úrovni pokročilý
- Mierne pokročilá úroveň DataScience
Cieľové skupiny a Komu je kurz určený
- Záujemcom, ktorí sa chcú stať a uplatniť ako dátoví vedci
- Dátoví vedci (Data Sciences)
- Analytici (IT, dátoví, biznis)
- Softvéroví inžinieri
- IT konzultanti
- Manažéri a podnikatelia
- Štatistici
- Dátoví špecialisti
- Učitelia a pedagogickí zamestnanci
- SQL špecialisti
Obsah a Učebná Osnova online kurz Data Science III. Pokročilý
I. Získavanie a spracovanie dát z webu
Web Scraping Python | 27:00 |
Knižnica Beautiful Soup bs4 | 29.:41 |
Hypotézy | 28:07 |
II. Jazyk Python a parsovanie dát
Parsovanie dát | 52:40 |
Parsovanie URL, logy, PDF dokumenty | 53:16 |
Parsovanie XML dokumentov | 55:43 |
III. Scikit-learn a klastrovanie (Clustering)
Knižnica Scikit-learn | 31:07 |
Dátové čistenie a predspracovanie dát | 01:25:44 |
Čo je klastrovanie | 35:46 |
Klastrovanie, KMeans | 49:30 |
Klastrovanie typy | 11:13 |
IV. Jazyk SQL a NoSQL
Jazyk SQL a NoSQL | 25:38 |
SQL databázy a schémy | 24:25 |
Spracovanie dát a import z CSV súborov | 13:06 |
V. Poddopyty a vnorené dopyty
SQL Poddopyty (SubQueries) | 31:56 |
Vnorené dopyty (Inner queries) | 32:45 |
VI. SQL Spojenia (joins) a indexy
SQL spojenia (Joins) | 35:21 |
SQL indexy | 22:27 |
Záverečný Test
Záverečný Test | 40 minút |