Training Python

Ik analyseer met Python.

Opleidingsinformatie

Startdatum

24 november 2022

Duur

3 dagen

Investering

€ 1.890,-

Lestijden

9:30 - 16:30

Locatie

Haarlem

Opleidingsdagen

Donderdag

Data analyse met Python


Python is een programmeertaal die zeer populair is geworden door zijn eenvoudige en  praktische toepassingen. Het is een krachtige programmeertaal met een duidelijke en makkelijk te begrijpen syntax.

In deze praktische training leer je hoe je data analyseert en visualiseert met Python.


Python is een van de meest gebruikte programmeertalen met een grote community die de programmeertaal dagelijks groter en sterker maakt. Python is de meest gebruikte taal in de wereld van Data Science, Kunstmatige Intelligentie, simulaties, beeldverwerking en wetenschappelijk onderzoek.

Als je Python goed beheerst kan je veel werkzaamheden automatiseren zoals het inlezen van data, uitvoeren van analyses en voorbewerken van modelinvoer. Het analyseren van grote hoeveelheden data gaat met de juiste programmeerkennis een stuk sneller en is minder foutgevoelig. Door een goede beheersing van Python werk je efficiënter en met groter gemak.

Wat heb aan het eind van opleiding geleerd?

  • De basisoperatoren voor aritmetische en logische bewerkingen.
  • Assignment van variabelen, het gebruik van functies en packages.
  • Atomische dataklassen.
  • Indexeren van data in datastructuren.
  • Data importeren in Python (machine learning en machine learning-algoritmen)
  • Web scraping
  • Regular expressions
Meer opleidingsinformatie?
brochure aanvragen

Python-basics

Machine learning en data mining

Data mining in Python

Web scraping in Python

Regular expressions

Programma

Deze opleiding bestaat uit de volgende modulen.

Module 1: Data analyse en engineering

De module data analyse en engineering behandeld de volgende onderwerpen:

1. AnalyticsBox®

2. Gartner analyse niveau's

3. Python / R basics

4. Data Validatie

5. Web scraping

AnalyticsBox®

Vanuit het framework AnalyticsBox® wordt het analyse proces stap voor stap uitgelegd.

> Van vraag naar uitkomst
> 7 analyse stappen

Gartner analyse niveau's

> Beschrijvende analyse
> Diagnostiserende analyse
> Voorspellende analyse
> Voortschrijvende analyse

Python/R basics

Python/R basics - praktijk

> Installatie & uitleg IDE’s
> Operatoren en assignment
> Data typen en structuren
> Markdown

Data Validatie

> Introductie data processing library’s
> Data import
> Data validatie
> Pre-processing

Web Scraping

Web-scraping - theorie & praktijk

> Uitleg xml, html en css
> Web-scraping
> Advanced data processing
> Regular expressions

Module 2: Data mining en machine learning

De module data mining en machine learning behandeld de volgende onderwerpen:

1. Introductie machinelearning en algoritmen

2. Werken met algoritmen

3. Feature enigineering

4. Toepassen van algoritmen

5. Textmining

Introductie machine learning en algoritmen

Introductie machine learning - theorie

> Intro machine learning
> Supervised learning
> Unsupervised learning
> Reinforcement learning
> Classificatie en regressie

Introductie  algoritmen - theorie

> Werking van verschillende algoritmen
> Modellen beoordelen

Werken met algoritmen

> Voorbereiden van data
> Trainen van algoritmen
> Testen en interpreteren van modellen

Feature enigineering

Feature engineering - praktijk

> Verbeteren van algoritmen input

Toepassen van algoritmen

Toepassen van algoritmen - praktijk

> Toepassen van verschillende algoritmen zoals de random forrest, het apriori algoritme, lineaire regressie, etc.

Textmining

Intro textmining - theorie

> Theorie en mogelijkheden van text-mining met Python

Textmining - praktijk

> Text tokenization
> Bouwen van wordclouds
> Woordrelaties
> Network plots

Extra informatie

Je hebt voor deze training een eigen laptop nodig. Je hoeft van te voren geen software te installeren. Alle programma’s die tijdens de opleiding gebruikt worden zijn open source en gratis te gebruiken.

Er wordt gebruik gemaakt van een aantal programma’s, die tijdens de opleiding geïnstalleerd worden: zorg dus ervoor dat je een laptop meeneemt waarvan je de installatie rechten hebt. De laptop dient Windows 7 of hoger, of OS X Yosemite of hoger te ondersteunen.

  • Voor deze opleiding is geen specifieke voorkennis vereist.
  • Tijdens de opleiding zal de lunch worden voorzien.
  • Je ontvangt het boek ‘Succes met Big Data’.

Voor wie is de training Python geschikt?

De 3-daagse training Data Science in Python is gericht op het leren werken met Python om te analyseren. De 3-daagse training Python is geschikt voor alle professionals die in hun werk in aanraking komen met grote hoeveelheden data en die in korte tijd willen leren analyseren en visualiseren met Python.

Wil je meer informatie over de training? Of twijfel je of je genoeg voorkennis hebt om deze training te volgen? Neem gerust contact met ons op via ons contactformulier, dan voorzien wij je van advies!

Veel gestelde vragen

Waarom kiezen deelnemers voor Novalinq?

Novalinq staat garant voor kwaliteit en wij zijn in het bezit van het NRTO-keurmerk.

Wij werken met eigen trainers die in dienst zijn bij Novalinq en ruime ervaring hebben met doceren en implementeren van data science, data analyse en data engineering. Dit zijn ervaren domeinexperts die snappen hoe data omgezet moet worden in actie en de uitdagingen kennen.

Wij vinden het cruciaal dat onze trainers de theorie kunnen omzetten in relevante kennis uit de praktijk. Dit realiseren wij door ons eigen opleidingsprogramma te maken volgens de taxonomie van Bloom. Onze opleidingen worden periodiek van een update voorzien in dit snel veranderende vakgebied. Zo ben jij er zeker van dat je de meest actuele kennis krijgt.

Vanaf hoeveel deelnemers gaat de opleiding door?

Novalinq hanteert een startgarantie voor elke opleiding. Dit betekent dat elke opleiding doorgaat. Mocht een opleiding om welke reden dan ook toch verplaatst worden, dan behoudt je het recht om binnen 5 werkdagen na kennisgeving jouw deelname te annuleren of voor een andere opleidingsdatum te kiezen.

Hoe weet ik of de opleiding nog voldoende beschikbare plekken heeft?

Je hoeft zich geen zorgen te maken dat de inschrijfmogelijkheid van de door jouw gekozen opleiding vol is. Wij sturen je na jouw inschrijving een mail met de bevestiging van jouw deelname en mocht het maximaal aantal deelnemers toch bereikt zijn, dan plannen wij een extra opleiding in.

Kunnen jullie een incompany opleiding geven?

Jazeker! Het is zeker mogelijk om een opleiding bij jou op locatie te geven. Tijdens zo’n opleiding bij jou krijg je persoonlijke en intensieve begeleiding van onze ervaren trainers. Klik hier voor meer informatie over een incompany opleiding.

Wat zijn de lestijden van de opleiding?

Onze opleidingen starten om 10:00 uur en eindigen om 16:00 uur. Je bent vanaf 9:30 uur van harte welkom. Aan het einde van de dag dien je rekening te houden met maximaal 30 minuten uitloop. Eventuele afwijkingen van deze tijden worden door de trainer duidelijk met je gecommuniceerd.

Waar wordt de opleiding gegeven?

Wij verzorgen de opleidingen bij ons op kantoor in Haarlem. Deze locatie is makkelijk bereikbaar en kent voldoende parkeergelegenheid en is van alle gemakken voorzien.

Is de lunch inbegrepen bij de opleiding?

Je kan rekenen op een uitgebreide lunch en gedurende de dag staan uiteenlopende (fris)drankjes, koffie en/of thee tot jouw beschikking. Deze kosten nemen wij voor onze rekening.

Hoe schrijf ik mij in voor de opleiding?

Inschrijven voor de opleiding doe via de knop 'schrijf je in'. Er zal een nieuw venster geopend worden om het inschrijfformulier in te vullen. Na het verzenden van het inschrijfformulier ontvang je een bevestiging.

Zijn de getoonde prijzen inclusief of exclusief BTW?

De getoonde prijzen zijn exclusief 21% BTW. Voor particulieren geldt dat zij vrijgesteld zijn van BTW.

Wat zijn de betalingsvoorwaarden voor deze opleiding?

Je ontvangt de factuur voor jouw deelname in een aparte mail na ontvangst van de bevestigingsmail. Wij hanteren een betalingstermijn van 21 dagen.

Is het mogelijk om mijn deelname te verplaatsen of te annuleren?

Na de bevestiging van jouw deelname aan één van onze opleidingen, kan je 30 dagen voor aanvang van de eerste dag jouw deelname annuleren of verplaatsen. Je dient ons hierover per email of telefonisch in te lichten via [email protected] of 085-060 5534.

Het is ook mogelijk om een vervangende deelnemer aan te dragen. Breng ons hiervan uiterlijk 48 uur voor aanvang van de eerste cursusdag op de hoogte. Voor de annulering van een opleiding vragen wij je onze algemene voorwaarden die opgesteld zijn door de NRTO te raadplegen. Wij zullen in elke situatie ons uiterste best doen om een passende oplossing voor jou te vinden.

Welk opleidingsniveau heeft de opleiding?

De opleidingen van Novalinq zijn geschikt voor personen met een werk- en denkniveau van HBO/HBO+.

In welke taal wordt de opleiding gegeven?

Novalinq biedt opleidingen en trainingen aan in het Nederlands.

Wat zijn de vereisten voor het volgen van een online-training?

Om op een goed deel te kunnen nemen aan een online-training van Novalinq, vragen wij je zorg te dragen voor de volgende zaken:

1. Een computer of laptop met stabiele internetverbinding van minimaal 15 Mbps.

2. Een (ingebouwde) video (webcam) en audio (microfoon) waarmee je goed zichtbaar en verstaanbaar bent.

3. Een rustige ruimte waar je ongestoord kunt deelnemen aan de opleiding. Zo waarborgen we voor elke deelnemer een waardevolle training.

Ik heb een andere vraag.

Staat je vraag er niet bij? Neem dan contact met ons op via 085-060 55 34 of via [email protected]. Wij beantwoorden graag je vraag. Een bericht sturen via het contactformulier kan natuurlijk ook.

Heb je niet kunnen vinden wat je zocht? Neem dan contact met ons op. Wij helpen je graag!
Blijf op de hoogte

Wij houden je graag op de hoogte van ons opleidingenaanbod, geven je tips en delen onze beste blogs met je.

Bedankt voor je aanmelding!
Er is iets fout gegaan.

Alle trainingen en opleidingen

Data Science opleidingen in Python en R voor beginners tot aan expert, data engineering met Azure en Spark en data visualisatie in PowerBI.