Data Science met Python

In deze training leer je Data Science praktisch toepassen in een finance-toepassing. Je leert de krachtige programmeertaal Python vanaf de basics en maakt kennis met krachtige libraries en tools die jouw werk beter, sneller en leuker maken!

Data Science

Welkom bij de training Data Science met Python. Deze training gaat over het importeren, manipuleren en visualiseren van allerlei soorten data. We gaan dit allemaal doen met behulp van de programmeertaal Python.

Wat ga je leren

Data Science Fundamentals
Programmeren met Python
Libraries als Pandas en NumPy gebruiken
Datavisualisaties maken

Voor wie is deze training?

Finance- en investeringsprofessionals die de grenzen van Excel hebben bereikt.
Iedereen die interesse heeft in Data Science.
Data Scientists die hun vaardigheden op het gebied van Data Handling/Manipulatie willen verbeteren.

Vereisten voor de training

Een desktop computer (Windows, Mac, of Linux) waarop Anaconda kan draaien. De training leidt je door de installatie van de benodigde gratis software.
Idealiter enige basiskennis van spreadsheets/programmeren. (niet verplicht, de training leert je de basisbeginselen)

Technology stack

Inhoud van de training

Introductie tot Data Science

De vijf V's van Big Data
Big Data instrumenten en technologieën
Big Data bronnen

De Anaconda omgeving

Anaconda download en installatie
Aan de slag met Anaconda Navigator
Jupyter Lab en de Notebook IDE
Inleiding tot de Jupyter Notebook Interface

Python programmeren

Comments
Datatypes
Operators
String methodes en functies
Variabelen
Functies
Je eigen functies schrijven
Lists
Index positions en slicing
Dictionaries
Tuples
Sets
Conditional Statements
Iteraties - For Loops
Iteraties - While loops en increments
Iteratie over Dictionaries
Oefening 1: Loops en Lists
Oefening 2: Loop iteration en datatypes
Oefening 3: Conditionals, Loops, Iteration
Oefening 4: Conditionals, Loops

NumPy

NumPy arrays maken
NumPy Operations
NumPy indexering
NumPy Conditional Selection

Pandas en Series

Series met pandas
Series maken van CSV bestanden
Series - Gebruik van de methoden tail() en head()
Series - Gebruik van sort_index en sort_values
Series - Het "in" keyword gebruiken
Waarden uit Series halen per index position
Waarden uit Series ophalen per index label
Series - Wiskundige methoden
Series - Unieke waarden tellen
Series - De map() methode
Praktijkoefeningen over pandas en Series

Pandas en dataframes

Dataframes - Eén of meer kolommen selecteren
Dataframes - Nieuwe kolommen toevoegen
Dataframes - Broadcasting
Dataframes - De methode value_counts() gebruiken
Dataframes - De dropna() methode
Dataframes - de fillna() methode
Dataframes - de astype() methode

data-extractie

Importeren van een nieuwe dataset
set_index() en reset_index()
- loc-accessor
– iloc accessor
2e argument voor loc en iloc
Quiz - Data Extractie pt.1
Nieuwe waarden instellen in cellen
Indexlabels of kolommen hernoemen
Rijen en kolommen verwijderen
Quiz - Data Extractie pt.2
De Sample methode
nsmallest en nlargest methods
De where() methode
De Query() methode
De Apply() methode
De Apply() methode met rij waarden
De Copy() methode
Quiz Data Extractie pt.3

Pandas text-data methodes

De lower(), upper(), title() en len() functies
De str.replace() methode
Dataframe rijen filteren met string methoden
De strip(), lstrip() en rstrip() methoden
String methoden gebruiken op een data frame
De str.split() methode
De expand parameter met str.split()

Pandas Multi Index

De set_index() methode
De get_level_values() methode
De set_names() methode
De sort_index() methode
Rijen uit een multi-Index Data Frame halen
De transpose() methode
Quiz - Pandas MultiIndex deel 1
De swaplevel() methode
De methoden stack() en unstack()
De unstack() methode deel 1
De unstack() methode deel 2
De unstack() methode deel 3
De methoden pivot() en pivot_table()
De methode pivot_table()
De pd.melt() methode
Quiz - Pandas MultiIndex deel 2

Het pandas GroupBy object

Werken met het GroupBy object
De get_group() methode
Aanvullende methoden voor het Groupby object
Groeperen op meerdere kolommen
De agg() methode
Iteratie over groepen
Quiz - Het Pandas Groupby object

Merging, Joining en Concatenating

pd.concat methode
inner joins deel 1
Inner joins deel 2
Outer joins
left and right joins
parameters left_on & right_on
parameters left_index & right_index
join methode
pd.merge methode
Quiz - Merging, Joining en Concatenating

Pandas - Date and Time Dataset

datetime in Python
Het pandas timestamp object
DateTimeIndex object
pd.to_datetime methode
pd.date_range() methode deel 1
pd.date_range() methode deel 2
pd.date_range() methode deel 3
.dt accessor
Quiz - Pandas Date and Time Datasets 1
pandas_datareader bibliotheek
een financiële dataset importeren
Rijen selecteren uit een DataFrame
Attributen en methoden van het Timestamp object
Quiz - Pandas Date and Time Datasets 2
Het pd.DateOffset Object
Timeseries Offsets
Timedelta object
Timeldeltas in een Dataset
Quiz - Pandas Date and Time Datasets 3

Pandas - input en output

importeren uit een URL
Snelle Object Conversies
CSV-bestand exporteren met de methode to_csv
xlrd en openpyxl bibliotheken
read_excel methode
to_excel-methode
Quiz - Pandas input en output

Datavisualisatie met matplotlib

matplotlib plot methode
matplotlib sjablonen
staafdiagrammen in matplotlib
taartdiagrammen in matplotlib
NumPy met matplotlib
matplotlib appearance opties
Quiz - Datavisualisatie met matplotlib