Python en Datascience

GeoAI

GeoAI

Tijdens de cursus Python en Datascience leert u werken met de diverse packages ( NumPy, SciPy, Pandas) die voor datascience toepassingen erg  nuttig zijn. 

Cursusduur: 4 dagen
4
2

Gegeven door:

Cas Poelenije

Cursus Python en Datascience

Geo-ICT Training Center, Nederland - cursus Python en Datascience

In de wereld van vandaag speelt data een centrale rol in hoe we beslissingen nemen, inzichten verkrijgen en innovaties doorvoeren. Data Science staat aan de frontlinie van deze ontwikkeling, waarbij het een cruciale brug slaat tussen ruwe data en actionable insights. Deze discipline, die zich bevindt op het snijvlak van statistiek, computerwetenschap, en domeinspecifieke kennis, stelt ons in staat om complexe vraagstukken te ontrafelen en patronen te ontdekken die anders verborgen zouden blijven. Met behulp van Python, een van de meest populaire programmeertalen voor data-analyse, ontgrendelen datawetenschappers het potentieel van data door middel van het verzamelen, analyseren, en visualiseren ervan. Of het nu gaat om het voorspellen van consumentengedrag, het optimaliseren van bedrijfsprocessen, of het bijdragen aan wetenschappelijk onderzoek, de mogelijkheden zijn eindeloos. De vraag naar deskundigen in dit veld groeit snel, aangezien organisaties van allerlei grootte erkennen hoe data-gedreven beslissingen hen een competitief voordeel kunnen bieden. Door de kracht van Data Science te omarmen, openen we de deur naar een toekomst waarin onze capaciteit om de wereld om ons heen te begrijpen en te verbeteren, exponentieel toeneemt.

Wat is Data Science en waarom is het belangrijk?

Data Science, in zijn essentie, is een interdisciplinair veld dat gebruik maakt van wetenschappelijke methoden, processen, algoritmes en systemen om kennis en inzichten te verkrijgen uit zowel gestructureerde als ongestructureerde data. Maar waarom is dit nu zo belangrijk?

  • Informeren van Besluitvorming: In een tijdperk waarin organisaties overspoeld worden met gegevens, biedt Data Science de tools en technieken om deze gegevens te filteren, te analyseren en er zinvolle inzichten uit te halen. Dit stelt bedrijven in staat om geïnformeerde beslissingen te nemen.
  • Innovatie en Ontwikkeling: Van het verbeteren van klantenservice tot het ontwikkelen van nieuwe producten, Data Science speelt een sleutelrol bij het stimuleren van innovatie en ontwikkeling binnen bedrijven.
  • Personalisatie: In de retail, marketing en vele andere sectoren maakt Data Science het mogelijk om klantgedrag te analyseren en gepersonaliseerde aanbiedingen of diensten te creëren, wat leidt tot betere klanttevredenheid en loyaliteit.
  • Efficiëntie en Optimalisatie: Door processen te analyseren en operationele inefficiënties te identificeren, kan Data Science helpen om operaties te stroomlijnen en de productiviteit te verhogen.

Data Science is onmisbaar in de omgang met geo-informatie en geodata, waar het analyseren van ruimtelijke gegevens helpt bij stedelijke planning, milieubescherming, en het in kaart brengen van resources. De vaardigheden die je opdoet in de cursus Python en Datascience zullen je niet alleen in staat stellen om met deze data om te gaan, maar ook om inzichten te genereren die van invloed kunnen zijn op beslissingen op hoog niveau.

De relevantie van Data Science blijft groeien, aangezien we meer gegevens genereren dan ooit tevoren. Het vermogen om uit deze gegevens te leren en ze te gebruiken om voorspellingen te doen of trends te identificeren, is essentieel geworden voor bijna elke sector, van gezondheidszorg en financiën tot onderwijs en entertainment. Door deze cursus te volgen, zet je een belangrijke stap naar het begrijpen en toepassen van deze krachtige discipline, waardoor je een waardevolle asset wordt in elke data-gedreven organisatie.

De rol van Python in Data Science

Nu we het belang van Data Science hebben verkend, laten we ons richten op de rol van Python in dit boeiende veld. Python heeft zich ontpopt als de lingua franca voor Data Science, dankzij zijn eenvoud, flexibiliteit, en de rijke verzameling van data-analyse libraries die het biedt. Maar wat maakt Python zo onmisbaar voor datawetenschappers?
Toegankelijkheid en Veelzijdigheid: Python’s eenvoudige syntaxis, die lijkt op die van het Engels, maakt het toegankelijk voor beginners, terwijl zijn krachtige functies voldoen aan de behoeften van ervaren programmeurs. Dit maakt Python een uitstekende keuze voor zowel data manipulatie als complexe analyses.
Rijke Ecosysteem: Python beschikt over een uitgebreid ecosysteem van libraries zoals NumPy voor numerieke berekeningen, Pandas voor data manipulatie, Matplotlib voor visualisatie, en Scikit-learn voor machine learning. Deze tools zijn essentieel voor het uitvoeren van data-analyse en het ontwikkelen van data science projecten.
Ondersteuning voor Machine Learning en Deep Learning: Met libraries zoals TensorFlow en PyTorch is Python de voorkeurstaal voor het ontwikkelen van geavanceerde machine learning en deep learning modellen, waardoor het mogelijk wordt om patronen en inzichten uit grote datasets te halen.
Community en Samenwerking: De groeiende community rond Python zorgt voor voortdurende verbeteringen en updates aan de diverse data science tools. Dit stimuleert samenwerking en kennisdeling, wat cruciaal is voor de snelle ontwikkeling van dit veld.
De cursus Python en Datascience bij Geo-ICT maakt optimaal gebruik van Python’s mogelijkheden door de deelnemers te leren hoe ze deze tools kunnen toepassen op real-world data-analyse uitdagingen. Door praktische ervaring op te doen met geo-informatie en geodata, ontwikkel je vaardigheden die direct toepasbaar zijn in een breed scala van sectoren.
Python’s rol in Data Science kan niet worden overschat. Het dient als een krachtig instrument voor het ontsluiten van de potentie van data, waardoor datawetenschappers in staat zijn om voorspellende modellen te bouwen, inzichten te verkrijgen, en besluitvorming te ondersteunen met kwantitatieve bewijzen. Of je nu net begint met programmeren of al ervaring hebt, Python biedt een solide basis voor een carrière in Data Science, en deze cursus is je springplank naar succes in dit dynamische veld.

Wat ga je leren in de Cursus Python en Datascience

Programmeren met Python: basis tot geavanceerde technieken

Als je duikt in de wereld van programmeren met Python, begin je aan een reis van eenvoudige scripts tot complexe applicaties. Python staat bekend om zijn eenvoudige syntax, die het voor beginners gemakkelijker maakt om te starten. Het is ontworpen om leesbaar en duidelijk te zijn, met een focus op zichtbaarheid van de code. Dit bevordert niet alleen het leerproces maar maakt ook samenwerking en onderhoud gemakkelijker.

Wanneer je je kennis verdiept, zul je ontdekken dat Python ondersteuning biedt voor verschillende programmeerstijlen – objectgeoriënteerd, procedureel en functioneel programmeren, waardoor het een flexibele keuze is voor veel soorten projecten. Deze veelzijdigheid trekt een breed scala aan ontwikkelaars aan, waardoor de taal levendig en constant in ontwikkeling blijft.

Python’s rijke ecosysteem van libraries en frameworks stelt je in staat om snel te werken aan een reeks projecten, van webapplicaties tot data-analyse en machine learning. Met frameworks als Django en Flask kun je efficiënte webapplicaties ontwikkelen, terwijl libraries als TensorFlow en NumPy essentieel zijn voor geavanceerde data-analytische projecten en machine learning.

Naarmate je vordert, zul je geavanceerde technieken leren zoals:

  • List comprehensions voor efficiëntere loops,
  • Decorators om functies te verrijken zonder hun code te wijzigen,
  • Lambda functies voor anonieme functie-uitdrukkingen,
  • Objectgeoriënteerd programmeren (OOP) voor een betere codeorganisatie en herbruikbaarheid.

Je zult ook leren over het belang van code- en versiebeheer met tools zoals Git, die essentieel zijn voor samenwerking in teamverband en het beheren van projecten naarmate ze groeien. Package management, met tools zoals Poetry, helpt bij het beheren van afhankelijkheden en het verzekeren van de consistentie van projecten.

Data-analyse en visualisatie: werken met Pandas en Matplotlib

Bij het betreden van de wereld van data-analyse met Python, zijn Pandas en Matplotlib twee onmisbare tools in je arsenaal. Pandas is een krachtige library voor data-manipulatie en analyse, ontworpen om het werken met tabulaire data, zoals je zou vinden in spreadsheets of databases, intuïtief en efficiënt te maken. Matplotlib, aan de andere kant, is de go-to library voor data-visualisatie in Python, waarmee je een breed scala aan statische, geanimeerde en interactieve visualisaties kunt maken.

Werken met Pandas

Pandas biedt datastructuren zoals DataFrames en Series die het eenvoudig maken om data te laden, te verwerken, te analyseren en te visualiseren. Enkele kernfunctionaliteiten omvatten:

  • Het eenvoudig inlezen en schrijven van data uit verschillende bestandsformaten zoals CSV, Excel en SQL databases.
  • Uitgebreide functies voor het manipuleren van data, waaronder filteren, sorteren, en groeperen.
  • Krachtige tools voor het uitvoeren van statistische analyses en het werken met tijdreeksen.

Visualisatie met Matplotlib

Matplotlib stelt je in staat om de inzichten in je data tot leven te brengen via visualisaties. Of je nu lijndiagrammen, staafdiagrammen, scatterplots of complexe contourdiagrammen nodig hebt, Matplotlib biedt de flexibiliteit om deze te creëren. Het werkt hand in hand met Pandas, waardoor je direct vanuit DataFrames kunt plotten.

Verdieping en Toepassingen

  • Geavanceerde Visualisaties: Naast basisdiagrammen, kun je met Matplotlib ook geavanceerde visualisaties creëren, zoals 3D-diagrammen en geografische kaarten.
  • Data Cleaning en Voorbereiding: Voordat je tot visualisatie overgaat, helpt Pandas je bij het schoonmaken en voorbereiden van je data, wat een cruciale stap is in elk data-analyseproces.
  • Exploratieve Data Analyse (EDA): Met Pandas en Matplotlib kun je diep in je data duiken, patronen ontdekken, hypotheses testen en cruciale zakelijke inzichten verkrijgen.

De combinatie van Pandas voor data-analyse en Matplotlib voor visualisatie biedt een krachtige toolset voor data-analisten en wetenschappers. Of je nu werkt aan financiële modellering, wetenschappelijk onderzoek, of het analyseren van webverkeer, deze libraries stellen je in staat om inzichten uit je data te halen en deze op een begrijpelijke manier te communiceren.

Machine Learning: inleiding tot Scikit-Learn

Machine learning (ML) is een krachtig instrument in de hedendaagse data-analyse en kunstmatige intelligentie, met Scikit-Learn als een van de meest populaire en gebruiksvriendelijke bibliotheken voor ML in Python. Scikit-Learn biedt toegang tot een breed scala aan algoritmen en tools voor zowel supervisie als ongesuperviseerde leermethoden, waarmee je effectief patronen kunt identificeren en voorspellingen kunt doen op basis van je data.

Belangrijke Componenten van Scikit-Learn

  • Datasets: Scikit-Learn bevat enkele standaard datasets, zoals de iris en digits datasets voor classificatie en de diabetes dataset voor regressie, die je kunt gebruiken om ML-concepten te oefenen en te begrijpen.
  • Estimators: Voor het uitvoeren van ML-taken, introduceert Scikit-Learn het concept van ‘estimators’. Een estimator is een Python object dat de methoden fit(X, y) en predict(T) implementeert voor het leren van data en het doen van voorspellingen.
  • Model Selectie: Scikit-Learn biedt tools voor modelselectie, zoals grid search en cross-validation, om de beste parameters voor je model te vinden en de prestaties ervan te evalueren.

Praktische Toepassingen

Scikit-Learn wordt breed ingezet voor verschillende toepassingen, waaronder maar niet beperkt tot:

  • Classificatie: Het identificeren van de categorie waartoe een object behoort. Dit wordt veel gebruikt in spamdetectie en beeldherkenning.
  • Regressie: Het voorspellen van een continue waarde die geassocieerd wordt met een object, zoals aandelenprijzen of geneesmiddelreacties.
  • Clustering: Het automatisch groeperen van vergelijkbare objecten in sets, wat nuttig kan zijn in klantsegmentatie en het groeperen van experimentresultaten.

Aan de slag

Om te beginnen met Scikit-Learn, moet je vertrouwd raken met de basisstappen van het laden van een dataset, het kiezen van een estimator (model), het trainen van dit model op je data, en het maken van voorspellingen. Het proces begint met het importeren van de benodigde modules en het laden van je dataset. Vervolgens selecteer je een model en pas je dit aan je data aan met de fit methode. Ten slotte gebruik je het getrainde model om voorspellingen te doen op nieuwe, ongeziene data.

Scikit-Learn’s design is gestructureerd en intuïtief, waardoor het een uitstekend startpunt is voor iedereen die geïnteresseerd is in machine learning. Of je nu een beginner bent of een ervaren datawetenschapper, de bibliotheek biedt een solide basis om je vaardigheden te ontwikkelen en uit te breiden.

Voor meer gedetailleerde informatie en tutorials kun je de officiële Scikit-Learn documentatie raadplegen, die uitgebreide gidsen en voorbeelden bevat om je te helpen bij het navigeren en toepassen van machine learning met Scikit-Learn.

Waarom kiezen voor onze Cursus Python en Datascience?

Kiezen voor onze cursus Python en Datascience bij Geo-ICT betekent een diepgaande duik in de essentiële tools en technieken voor data-analyse en machine learning. Deze cursus, verdeeld over vier dagen, combineert theorie en hands-on oefeningen om je vaardigheden in Python-programmering, data-manipulatie met Pandas, numerieke berekeningen met NumPy, en datavisualisatie met Matplotlib te ontwikkelen. Je leert ook praktische toepassingen van machine learning met de Scikit-Learn bibliotheek. Het curriculum is ontworpen om je niet alleen kennis bij te brengen, maar ook om je in staat te stellen deze kennis toe te passen in je eigen projecten en werkzaamheden, met nadruk op zelfstandige analyses en het gebruik van Jupyter Notebooks voor een interactieve ontwikkelervaring.

Lees meer

Inschrijven






    Korting: 10% bij 3 cursisten
    15% vanaf 4 cursisten

    €1999,- Excl. btw

    €1999,- Excl. btw

    Dagindeling

    Dag 1

    Als eerste worden de Python syntax-aspecten behandeld. Deze zijn belangrijk bij Data Science-projecten. Variabelen, datatypes, functies, flow-control, comprehensions, classes, modules en packages worden besproken. Ook wordt ingegaan op de werking van de Jupyter notebooks, de IPython shell en het installeren van Python packages in Anaconda.

    Dag 2

    Vervolgens komt het NumPy package aan de orde, waarmee grote data sets zeer efficiënt verwerkt kunnen worden. Hierbij wordt NumPy’s ndarray object en zijn methodes besproken. Aandacht wordt besteed aan de verschillende array-manipulatietechnieken en speciale routines voor het ordenen, zoeken en vergelijken van data in matrices. Hierbij wordt ook de MatPlotlib library besproken. Deze is nauw geïntegreerd met NumPy en een zeer krachtig instrument vormt voor het creëren en plotten van complexe datarelaties.

    Dag 3

    Daarna is het de beurt aan het gebruik van Pandas voor data-analyse. De Pandas library introduceert twee nieuwe datastructures in Python, die gebruik maken van Numpy en daarom zeer snel zijn. De datastructures zijn DataFrame en Series en er wordt uitgebreid ingegaan op hoe u deze kunt gebruiken voor data-analyses bij het inspecteren, selecteren, filteren, combineren en groeperen van data.

    Dag 4

    Ten slotte wordt aandacht besteed aan de essentials van de SciPy library.

    De cursus maakt gebruik van vele voorbeelden uit de praktijk en laat zien hoe één-, twee- en driedimensionale datasets kunnen worden gevisualiseerd.

    De theorie wordt behandeld aan de hand van presentaties. Illustratieve demo’s verduidelijken de concepten verder. De theorie wordt afgewisseld met oefeningen. Als ontwikkelomgeving wordt de Anaconda distributie met Jupyter notebooks gebruikt.

    Cursusduur: 4 dagen
    Schrijf mij in

    Leerdoelen

    • Leer de basisprincipes van Python en hoe deze te gebruiken voor data-analyse en -manipulatie.
    • Ontwikkel vaardigheden in het verzamelen, schoonmaken en voorbereiden van datasets voor data science-projecten.
    • Begrijp en pas statistische methoden en data-analysetechnieken toe met Python om waardevolle inzichten te verkrijgen.
    • Verwerf kennis over het bouwen en evalueren van voorspellende modellen met behulp van populaire Python-bibliotheken zoals Pandas, NumPy, en Scikit-learn.
    • Ontwikkel praktische ervaring met het visualiseren van data en het communiceren van bevindingen met behulp van Python-tools zoals Matplotlib en Seaborn.

    Trainers

    Cas Poelenije

    Geodata Science
    4.2    
    15 beoordelingen
    24 studenten gingen je voor


    Anoniem

    9 maanden geleden
    Bekijk alle reviews
    Violet Bothof

    Meer informatie?

    Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.

    Veelgestelde vragen over Python en Datascience

    Je leert werken met Python packages zoals NumPy, SciPy en Pandas, die essentieel zijn voor data science toepassingen.

    De cursus duurt 4 dagen.

    De cursus kost €1999,- exclusief btw.

    Ja, de cursus kan online gevolgd worden via Google Meet.

    De cursus is geschikt voor zowel beginners als gevorderden in Python en data science.

    Ja, je kunt tot twee weken na de cursus vragen stellen aan de docent via e-mail.

    Ja, er is een korting van 10% bij 3 cursisten en 15% vanaf 4 cursisten.

    Op de eerste dag worden Python syntax-aspecten behandeld, belangrijk voor data science projecten.

    Ja, de cursus omvat praktische oefeningen met Python en data-analyse tools.

    Ja, na afronding van de cursus ontvang je een deelnamecertificaat