סילבוס

מערכים וחישובים מספריים עם NumPy

ספריית NumPy היא אחת הספריות החשובות והפופולאריות ביותר שנוצרו לפייתון.
יתרונה העיקרי הוא בשיפור הדרמטי שהיא מביאה ליכולות הנומריות, המתמטיות והסטטיסטיות של פייתון. NumPy גם מהווה את התשתית שעליה בנויות כמה מן הספריות המשמעותיות ביותר בתחומי המדע, ניתוח נתונים, למידת מכונה ו-AI.
 

• יצירת מערכים במגוון דרכים ושיטות

• וקטורים, מטריצות ומערכים רב מימדיים

• חיתוך מערכים (Slicing)

• סינון ערכים ספציפיים מתוך מערכים

• מיון מערכים

• ביצוע חישובים סטטיסטיים על מערכים או חלקים מהם.

• עבודה עם סוגי נתונים שונים (Data Types)

• ביצוע מניפולציות על תמונות

​

ניתוח נתונים עם Pandas

ללא ספק הספרייה החשובה והמשמעותית ביותר בתחום ניתוח הנתונים וה-Data Science, ספריית Pandas (אשר גם היא נשענת על היסודות של NumPy) היא פרוייקט עצום אשר העבודה עליו מתבצעת באופן פעיל כבר יותר מעשור. Pandas מאפשרת לנו לייבא נתונים ממגוון מרשים של מקורות ולייצור ייצוגים טבלאיים של הנתונים האלו בתוך סביבת פייתון, וכך לעבוד עליהם ולבצע עליהם מניפולציות באופן פשוט לאין שיעור בהשוואה לצורות המסורתיות.

• ייבוא נתונים ממגוון מקורות

  • קבצי טקסט

  • קבצי אקסל

  • בסיסי נתונים

  • מידע מאתרי אינטרנט

  • נתונים מ-APIs שונים

• יצירת Data Frames

• יצירה, שינוי ומחיקה של עמודות

• סינון עמודות ושורות על פי מגוון קריטריונים

• מיון טבלאי

• המרות טיפוסי נתונים

• עבודה עם ערכים חסרים וכפילויות

• הקבצות וסטטיסטיקה

• איחוד של טבלאות שונות במגוון שיטות

• ניקוי ושינוי של ערכי טקסט

• עבודה מול תאריכים וחישובים תארכיים

• יצירת טבלאות PIVOT

• ויזואליזציות נתונים בסיסיות בעזרת פונקציית plot

​

​

יצירת Data App

יצירת אפליקציה וובית אשר תאפשר לנו ולמשתמשי קצה אחרים להציג ולנתח נתונים בממשק גרפי נוח ודינמי.

​

• יצירת אפליקציה על שרת מקומי באמצעות ספריית streamlit

• יצירת אלמנטים גרפיים כגון כותרות, פאנלים, טפסים, כפתורים ועוד.

• קבלת מידע מהמשתמש במגוון דרכים.

• שליפת נתונים באופן דינמי והצגתם בפורמט טבלאי לפי בקשה.

• ייצוא נתונים לקבצי אקסל בלחיצת כפתור

• העלאת האפליקציה לשרת פומבי

​

​