Data Analysis
With Python

הקורס של חברות ההייטק

הצטרפו לחברות וארגונים מובילים שבחרו בנו לשדרג את הידע המקצועי של העובדים שלהם

Paloalto
Intel
HP
Rapyd
Moon active
Aquant
Microfocus
Winbond
Earnix
NSO Group
Payoneer
Radcom
Cobwebs
Bolt
Ness

מוכנים להפוך למומחי Data?

מתעניינים ב-Data Analysis with Python? השאירו פרטים

אנליזת המידע (Data Analysis ) הוא מהמקצועות המבוקשים ביותר בעולמות ה Data. קורס זה מספק את כל הדרוש בכדי להפוך לאנליסט מידע והוא מחולק ל 2: בחלק הראשון נלמד את שפת ה Python, שהיא המובילה בעולמות ה Data. נכסה את כל מבנה ומאפייני השפה ברמת פיתוח אמיתית. בחלק השני נתמקד בספריות המובילות של Python לעיבוד וניתוח המידע : החל מ NumPy למימוש פונקציונליות מדעיות, דרך ספריית Matplotlib ליצירת גרפים ויזואליים ומורכבים, וכלה בספריית Pandas העשירה שתרחיב את כלל היכולות.גולת הכותרת של הקורס הינה ניתוח מקרים אמיתיים מהעולם (Use Cases) לפיהם נשתמש ביכולות אנליזה מתקדמות כדי לקבל תובנות עסקיות.הקורס מיועד לאנשים המתעסקים עם Data ביום יום כגון: מנתחי מערכות, אנשי BI, אנליסטים, מפתחי תוכנה ו Big Data הרוצים לקבל את הכלים העדכניים ביותר כיום באנליזת מידע בעולמות ה Python.כל השיעורים בקורס מוקלטים לחזרה וחיזוק ומלווים ע״י מתרגל לקורס מחוץ לשעות ההדרכה.

תמונת פורטרט של יניב ארד

יניב ארד
מייצר מומחי Data!

יניב ארד הוא מהמדריכים והמנטורים הטכנולוגיים המובילים בארץ למקצועות הפיתוח וה Data. יניב והצוות שלו הכשירו למעלה מ 9000 בוגרים בלמעלה מ 200 חברות הייטק ו Startups מהמובילים בארץ. הקורסים של יניב מועברים במתכונת Extreme70 הפרקטית בארץ לצבירת נסיון אמיתי כבר במהלך ההכשרה.

מוכנים להפוך למומחי Data?

מתעניינים ב-Data Analysis with Python? השאירו פרטים

אז מה המסלול שמתאים לך?

או

הקורס היחיד שיכניס אותך
להיי-טק כ-Data Analyst!

לורם איפסום דולור סיט אמט, קונסקטורר אדיפיסינג אלית קונדימנטום קורוס בליקרה, נונסטי קלובר בריקנה סטום, לפריקך תצטריק לרטי.לורם איפסום דולור סיט אמט, קונסקטורר אדיפיסינג אלית קונדימנטום קורוס בליקרה, נונסטי קלובר בריקנה סטום, לפריקך תצטריק לרטי.

לורם איפסום דולור סיט אמט, קונסקטורר אדיפיסינג אלית קונדימנטום קורוס בליקרה, נונסטי קלובר בריקנה סטום, לפריקך תצטריק לרטי.

הקלטות של השיעורים לצפייה גם אחרי השיעור

צבירת נסיון אמיתי בזכות מודל Extreme70

ליווי ותמיכה מחוץ לשעות ההדרכה

ההרשמה לקורס הקרוב בעיצומה

מסלול בוקר

31 בדצמבר, 2024

מפגש היכרות חוויתי בזום ב-

23 באוגוסט

מוכנים להפוך למומחי Data?

מתעניינים ב-Data Analysis with Python? השאירו פרטים

פרטי הקורס

קורס זה הינו הקורס הפרקטי והמתקדם בארץ ל Data Analysis, והוא נועד להכשיר אנשי פיתוח\עיבוד נתונים\ניתוח מערכות לפיתוח בשפת התכנות Python בדגש על כלים וספריות של השפה העוסקים בעיבוד ואנליזת מידע. הקורס מכסה את מגוון הנושאים הגדול מאפס : החל מהנושאים בסיסיים ועד למתקדמים, כלים וטכנולוגיות נלוות. הקורס מבוסס על תרגול אינטנסיבי על מנת להכין בצורה מיטבית את הבוגרים לאתגרים המחכים להם בתעשייה.

שלב

תאריך

שעות

הכנה לקורס (לימוד עצמי)

עד ה 24.10

24.10

17:30-21:30

31.10

17:30-21:30

פרוייקט אמצע

7.11

17:30-21:30

14.11

17:30-21:30

21.11

17:30-21:30

פרויקט סיום 1

28.11

17:30-21:30

הכנה לתעשייה

5.12

17:30-18:30

תנאי קדם

רקע בתכנות בשפה כלשהי או בעבודה כלשהי עם Data.

משך הקורס

40 שעות אקדמיות (5 ימים)

הקורס הקרוב

צרו קשר לפרטים נוספים

Python Programming Language

  • Background
  • Why Python
  • Static vs. Managed Vs. Dynamic Languages
  • Usages
  • Development Tools
  • Expressions, Statements, Variables
  • Working With Numbers
  • Working With Strings
  • Working With Booleans
  • Working With Arrays
  • Input & Output
  • If Statement
  • If-else statement
  • If-elif statement
  • Switch statement
  • While Loops
  • For Loops
  • Break & Continue
  • Range function
  • Working With Lists
  • Working With Dictionaries
  • Working With Tupples
  • Simple functions
  • Optional Parameters
  • Default Values
  • Named Args
  • Built-In Functions
  • Classes
  • Objects
  • Object Oriented Concepts
    • Encapsulation
    • Inheritance
  •  
  • What are Modules?
  • Importing Modules
  • Testing Modules
  • Built in Modules
  • User Defined Modules
  • Search Hierarchy
  • Multiple source files
  • Packages & PyPi

Data Analysis With Python

  • Working with Array
  • Broadcasting
  • N-Dimensional Arrays
  • Matplotlib objects
  • Plotting
  • The pyplot state machine
  • Seaborn (If time permits)
  • Data Analysis Cycle
    • Data Collection
    • Data Preparation
    • Data Analysis
  • Integrate with Data Sources
    • Files
    • Objects
    • Collections
    • Web Services
    • Data Bases
  • Series & Index
    • Selection & Indexing
    • Advanced Indexing Options
    • Series Multiplaction
    • DataFrames
    • Reading Files
    • Indexing
    • Slicing
    • Mapping
    • Filling NaN Values
    • Rolling Calculations
    • Plotting
    • Adding & Resetting Columns
    • Deleting Columns & Rows
    • Merging Data Frames
    • Concatenating Data Frames
    • Grouping
    • Queries
    • Working with DateTime
  • Plotting
    • Pandas Plot vs Matplotlib Plot
    • N-Dimensions Plotting
  • UI with Streamlit
  • Render DataFrames
  • Dynamic Plots with user inputs
  • Use Case 1 – Coffee Shops
  • Use Case 2 – Uber
  • Use Case 3 (Final Ex) – Covid19

ההרשמה לקורס הקרוב בעיצומה

מסלול בוקר

31 בדצמבר, 2024

מפגש היכרות חוויתי בזום ב-

23 באוגוסט

מוכנים להפוך למומחי Data?

מתעניינים ב-Data Analysis with Python? השאירו פרטים

ארגונים מובילים שולחים אלינו את עובדיהם, כי הם יודעים שאנחנו נלמד אותם בדיוק את מה שהם צריכים בכדי שישארו בחזית הטכנולוגיה.

+ 0
חברות כבר בחרו
+ 0
בוגרים שהוכשרו
Paloalto
Intel
HP
Rapyd
Moon active
Aquant
Microfocus
Winbond
Earnix
NSO Group
Payoneer
Radcom
Cobwebs
Bolt
Ness

מדוע לבחור ביניב ארד
להכשרת אנשי הארגון?

הקלטות של השיעורים לצפייה גם אחרי השיעור

צבירת נסיון אמיתי בזכות מודל Extreme70

ליווי ותמיכה מחוץ לשעות ההדרכה

מוכנים להפוך למומחי Data?

מתעניינים ב-Data Analysis with Python? השאירו פרטים

מה אומרים הלקוחות שלנו?

פרטי הקורס

קורס זה הינו הקורס הפרקטי והמתקדם בארץ ל Data Analysis, והוא נועד להכשיר אנשי פיתוח\עיבוד נתונים\ניתוח מערכות לפיתוח בשפת התכנות Python בדגש על כלים וספריות של השפה העוסקים בעיבוד ואנליזת מידע. הקורס מכסה את מגוון הנושאים הגדול מאפס : החל מהנושאים בסיסיים ועד למתקדמים, כלים וטכנולוגיות נלוות. הקורס מבוסס על תרגול אינטנסיבי על מנת להכין בצורה מיטבית את הבוגרים לאתגרים המחכים להם בתעשייה.

שלב

תאריך

שעות

הכנה לקורס (לימוד עצמי)

עד ה 24.10

24.10

17:30-21:30

31.10

17:30-21:30

פרוייקט אמצע

7.11

17:30-21:30

14.11

17:30-21:30

21.11

17:30-21:30

פרויקט סיום 1

28.11

17:30-21:30

הכנה לתעשייה

5.12

17:30-18:30

תנאי קדם

רקע בתכנות בשפה כלשהי או בעבודה כלשהי עם Data.

משך הקורס

40 שעות אקדמיות (5 ימים)

הקורס הקרוב

צרו קשר לפרטים נוספים

Python Programming Language

  • Background
  • Why Python
  • Static vs. Managed Vs. Dynamic Languages
  • Usages
  • Development Tools
  • Expressions, Statements, Variables
  • Working With Numbers
  • Working With Strings
  • Working With Booleans
  • Working With Arrays
  • Input & Output
  • If Statement
  • If-else statement
  • If-elif statement
  • Switch statement
  • While Loops
  • For Loops
  • Break & Continue
  • Range function
  • Working With Lists
  • Working With Dictionaries
  • Working With Tupples
  • Simple functions
  • Optional Parameters
  • Default Values
  • Named Args
  • Built-In Functions
  • Classes
  • Objects
  • Object Oriented Concepts
    • Encapsulation
    • Inheritance
  • What are Modules?
  • Importing Modules
  • Testing Modules
  • Built in Modules
  • User Defined Modules
  • Search Hierarchy
  • Multiple source files
  • Packages & PyPi

Data Analysis With Python

  • Working with Array
  • Broadcasting
  • N-Dimensional Arrays
  • Matplotlib objects
  • Plotting
  • The pyplot state machine
  • Seaborn (If time permits)
  • Data Analysis Cycle
    • Data Collection
    • Data Preparation
    • Data Analysis
  • Integrate with Data Sources
    • Files
    • Objects
    • Collections
    • Web Services
    • Data Bases
  • Series & Index
    • Selection & Indexing
    • Advanced Indexing Options
    • Series Multiplaction
    • DataFrames
    • Reading Files
    • Indexing
    • Slicing
    • Mapping
    • Filling NaN Values
    • Rolling Calculations
    • Plotting
    • Adding & Resetting Columns
    • Deleting Columns & Rows
    • Merging Data Frames
    • Concatenating Data Frames
    • Grouping
    • Queries
    • Working with DateTime
  • Plotting
    • Pandas Plot vs Matplotlib Plot
    • N-Dimensions Plotting
  • UI with Streamlit
  • Render DataFrames
  • Dynamic Plots with user inputs
  • Use Case 1 – Coffee Shops
  • Use Case 2 – Uber
  • Use Case 3 (Final Ex) – Covid19

אז מה עושה Data Analyst  בדיוק?

אנליסט מידע יודע להסתכל על מידע המגיע ממקורות מידע שונים, ולהוציא מהם תובנות עסקיות הדרושות לארגון. בין אם זה מידע מקבצים (כגון אקסל), מטבלאות במסדי נתונים שונים ואפילו מהאינטרנט – המטרה היא אחת: לנתח מצב קיים ולתת המלצות על סמך מידע זה למקבלי ההחלטות.

האם כל אחד יכול להיות Data Analyst?

כל אחד עם רקע בתכנות ועם הבנה בסיסית של עבודה עם Data יכול להיות Data Analyst עם השלמות נדרשות.

מדוע רוב הכלים לניתוח מידע כיום מבוססי Python?

Python היא שפת התכנות והסביבה המובילה בעולם לכל מקצועות ה Data. היא מספקת לנו אוסף עשיר של ספריות שמאפשרות לנו לבצע כל דבר עם כל סוג של מידע. לפיכך, חייבים להתחיל בלימוד שפת התכנות Python.

האם רק אקדמאים יכולים להיות אנליסטים?

בוודאי שלא. אומנם כן דרושה איזושהי יכולת בסיסית לעבודה עם מספרים ומידע, אך תואר ראשון אינו חובה ואפשר להתמקצע לרמה גבוהה גם בלעדיו.

מה ההבדל בין Data Analysis ל Data Science ? 

Data Science הינו שם כולל ומקיף למגוון תחומים העוסקים ב Data, כגון BI, Machine Learning, NPL ועוד. כל תחום עוסק בפן אחר עם המידע. Data Analysis

הוא אחד מהתחומים. מה ההבדל בין Data Analysis ו Machine Learning?

ב Data Analysis אנו מסתכלים על מידע שנצבר בעבר ומחלצים ממנו תובנות עסקיות. ב Machine Learning אנו מסתכלים על מידע (רב) שנצבר בעבר, מזהים תבניות חוזרות ובונים מודלים לחיזוי העתיד

על סמך תבניות אלו.כיצד ניתן להשתלב בתעשייה בתפקיד זה בתום ההכשרה?

כמו כל תחום אותו לומדים, מומלץ לצבור כמה שיותר נסיון כדי להגיע מוכנים יותר לשוק. בקורס שלנו אנו עובדים על 3 תרגילי סיום מקיפים בו אנו לוקחים מידע אמיתי מהעולם ומנתחים אותו. אפשר בהחלט לעבות את הנסיון עם עוד פרוייקטים שהבוגרים עושים בעצמם, ויש רשימות ארוכות של רעיונות באינטרנט.


מוכנים להפוך למומחי Data?

מתעניינים ב-Data Analysis with Python? השאירו פרטים

העתיד שלך בהייטק מתחיל כאן
צור איתי קשר עוד היום

תודה!

דילוג לתוכן