Introduction
Naarmate de technologische vooruitgang zich voortzet, wordt het steeds belangrijker om te leren programmeren. Er zijn veel verschillende programmeertalen beschikbaar, maar Python is momenteel een van de populairste talen. Een van de redenen hiervoor is dat Python relatief eenvoudig te leren is. Bovendien zijn er veel online tutorials en resources die Python aanbevelen als de taal om te leren voor datagestuurde taken zoals data science en machine learning.
Door deel te nemen aan deze training zul je de basiskennis van Python verwerven en leren hoe je deze kennis kunt toepassen bij het werken met gegevens. De training is gestructureerd over drie dagen. Tijdens de eerste twee dagen wordt de basis van Python behandeld, waaronder variabelen, rekenkundige bewerkingen, functies en controlestromen. Op dag 2 wordt het gebruik van lijsten en loops geïntroduceerd en worden er veel oefeningen gedaan om de kennis te versterken.
Op de derde dag wordt de focus gelegd op het werken met gegevens in Python. Er zal worden besproken welke bibliotheken het meest geschikt zijn voor specifieke taken, zoals Numpy, Pandas, Scikit-Learn en Matplotlib. Je leert hoe je Pandas kunt gebruiken om gegevens in te lezen, te analyseren en te visualiseren. Daarnaast leer je de theoretische en praktische aspecten van machine learning kennen, zodat je in staat bent om machine learning in jouw organisatie toe te passen. Na deze training heb je de vaardigheden om veelvoorkomende taken uit te voeren die vereist zijn voor het werk van een data scientist.
Leerdoelen
Vaardigheden:
Basiskennis van Python verwerven
Toepassen van Python bij het werken met gegevens
Gebruik maken van bibliotheken zoals Numpy, Pandas, Scikit-Learn en Matplotlib
Gegevens kunnen inlezen, analyseren en visualiseren met Pandas
Toepassen van machine learning in de organisatie
Kennis:
Begrip van variabelen, rekenkundige bewerkingen, functies en controlestromen
Kennis van lijsten en loops in Python
Theoretische en praktische aspecten van machine learning
Attitude:
Bereidheid om te leren programmeren
Motivatie om Python te leren
Oog voor de belangrijkheid van het werken met gegevens in een organisatie
Zelfstandigheid in het toepassen van Python bij datagestuurde taken.
Programma
De basissyntaxis van Python
Introductie van fundamentele programmeerconcepten, zoals variabelen, variabele types, rekenen, commentaar, functies en control flow.
Introductie van het concept van lijsten en loops.
Bespreking van populaire Python-bibliotheken voor data science, zoals Jupyter, Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib en Scikit-learn.
Oefeningen doorheen de cursus
Conclusie
Praktische informatie
Nederlands of Engels
Standaardduur: 2 dagen