Inhoud van de cursus

Python met JupyterLab voor scripts, apps, data-analyse en websites


In deze online cursus gaat het over de veelzijdige en toegankelijke programmeertaal, Python, ontwikkeld in de jaren negentig. Door de intuïtieve opzet en het gebruikmaken van inspringen (indentatie) is Python gemakkelijk te begrijpen en te leren door mensen met weinig of geen programmeerkennis. Python is gratis, te gebruiken op bijna elk platform en maakt gebruik van vele soorten bibliotheken en gegevensbestanden. Hierdoor, en door het oneindig grote aantal toepassingsmogelijkheden, is Python uitgegroeid tot een van de meest gebruikte programmeertalen voor onder meer scripts, applicaties, data-analyse en websites. In deze e-learning ga je met Python aan de slag om data-analyse onder de knie te krijgen via JupyterLab.

Python heeft een duidelijk leesbare code, men kan met weinig woorden veel zeggen. Dat uit zich bijvoorbeeld doordat de structuur wordt aangebracht met regelinspringing in plaats van met accolades en het beëindigen van statements aan het einde van een regel. Verder krijgen variabelen geen typedeclaratie.



Inhoud e-learning cursus Python met JupyterLab


In deze Engelstalige online cursus Python met JupyterLab komen veel onderwerpen aan bod om data-analyse met Python onder de knie te krijgen. Gedurende ongeveer 16 uur ben je bezig met deze cursus, onder voorwaarde dat je programmeerervaring hebt met Python als basis. Voordat je aan deze online cursus begint, moet je kunnen omgaan met lists, tuples en dictionaries, loops en conditionals en kun je functies schrijven in Python. Met uitgebreide video's, lezingen, quizzen en oefeningen maak jij je de data-analyse met Python met JupyterLab eigen. Mocht je iets missen? Geen nood, want de e-learning cursus blijft een jaar na activering toegankelijk.




Onderwerpen van de cursus Python data-analyse met JupyterLab

• JupyterLab
• Jupyter notebooks
• Markdown
• doel en gebruik van NumPy
• eendimensionale NumPy-arrays
• tweedimensionale NumPy-arrays
• Boolean arrays gebruiken om nieuwe arrays te maken
• doel van 'pandas'
• serie-objecten en eendimensionale gegevens
• DataFrame-objecten naar tweedimensionale gegevens
• plots maken met matplotlib

Resultaten van de e-learning cursus Python met JupyterLab


Na het succesvol doorlopen van de online cursus Python data-analyse met JupyterLab weet je het Jupyter Notebook te gebruiken, dat geweldig is om snelle Python-programma's te schrijven, te testen en te delen. Je leert met NumPy te werken en met Pandas, waardoor het segmenteren en groeperen van gegevens gemakkelijker is. Daarnaast ken je enkele eenvoudige data-visualisatietechnieken met Matplotlib. En dit allemaal om de juiste data-analyses te maken.

Toelatingseisen: wat heb je nodig?

Basis Python programmeerervaring is vereist. Specifiek moet je om kunnen gaan met: strings; lists, tuples en dictionaries, loops en conditionals en het schrijven van functies.

Duur van de cursus

1 dag

Kosten van de cursus

150 Euro

Bijzonderheden

Het betreft hier een e-learning cursus in de Engelse taal. De cursussen op eigen tempo zijn ons betaalbare alternatief voor cursisten die de flexibiliteit zoeken om in hun eigen tempo te leren. De inhoud wordt online geleverd met behulp van video's, quizzen en oefeningen. De cursussen zijn geschreven door deskundige instructeurs.

Algemene informatie over de cursus

Als jij Python gebruikt of van plan bent te gebruiken voor data-science of data-analyse, dan is dit de juiste Python-cursus voor jou. De cursus gaat ervanuit dat je al een goede hoeveelheid Python-training hebt gehad en/of ervaring hebt. Je leert hoe je Jupyter Notebook gebruikt, een geweldige tool voor het schrijven, testen en delen van snelle Python-programma's. Je leert NumPy, wat het werken met arrays en matrices (in plaats van lijsten en lijsten met lijsten) veel efficiënter maakt, en pandas, waardoor het manipuleren, mungen, segmenteren en groeperen van gegevens veel gemakkelijker wordt. Je leert ook enkele eenvoudige data-visualisatietechnieken met matplotlib.