Εισαγωγή του Μαθήματος
Καλωσορίσατε στο μάθημα Python για Επαγγελματίες Δεδομένων!
Το μάθημα “Python για Επαγγελματίες Δεδομένων” είναι ένας ολοκληρωμένος οδηγός σπουδών, σχεδιασμένος για να σε οδηγήσει από το μηδέν στην πρώτη γραμμή της σύγχρονης αγοράς δεδομένων. Είτε είσαι αρχάριος, είτε αναλυτής δεδομένων (Data Analyst) που θέλει να αναβαθμίσει τις τεχνικές του γνώσεις, είτε επίδοξος Analytics / Data Engineer, το πρόγραμμα αυτό καλύπτει όλο το φάσμα: από την τοπική ανάλυση δεδομένων μέχρι την επεξεργασία Big Data σε περιβάλλον κατανεμημένου υπολογισμού.
📚 Τι περιλαμβάνει το πρόγραμμα:
-
Python Foundations: Πλήρης εξοικείωση με τη βασική σύνταξη της Python (μεταβλητές, τύποι δεδομένων, lists, tuples, sets, dictionaries), έλεγχο ροής (
if/else, loops,break/continue) και δημιουργία συναρτήσεων (functions) και κλάσεων (classes) για καθαρό, δομημένο κώδικα. -
Data Manipulation & Math: Εμβάθυνση στη βιβλιοθήκη NumPy για αποτελεσματικούς αριθμητικούς υπολογισμούς και στο Pandas, το απόλυτο εργαλείο για διαχείριση, φιλτράρισμα, ομαδοποίηση και ανάλυση structured δεδομένων.
-
APIs & Web Ingestion: Κατανόηση της αρχιτεκτονικής Client-Server (Request/Response), διαχείριση API Keys & παραμέτρων μέσω της βιβλιοθήκης
requests, και επεξεργασία ημι-δομημένων δεδομένων JSON. -
Big Data & PySpark: Εισαγωγή στην κατανεμημένη αρχιτεκτονική (Driver, Executors, Clusters), τη λογική του Lazy Evaluation & DAG, τη χρήση του PySpark DataFrame API, τα Broadcast Joins, και την αποθήκευση σε Partitioned Parquet.
🎯 Ενδεικτικά, θα μάθεις:
-
✔ Python & NumPy: Να γράφεις καθαρό, επαναχρησιμοποιήσιμο κώδικα Python και να εκτελείς διανυσματικές πράξεις με πολυδιάστατους πίνακες NumPy.
-
✔ Pandas Wrangling & EDA: Να δημιουργείς και να διαχειρίζεσαι DataFrames, να καθαρίζεις ελλείπουσες τιμές (missing values) και outliers, και να εφαρμόζεις Exploratory Data Analysis (EDA).
-
✔ APIs & JSON Parsing: Να αντλείς πρωτογενή δεδομένα (Bronze Layer) από Web APIs και να μετατρέπεις πολύπλοκα JSON structures σε αναλυτικούς πίνακες.
-
✔ PySpark & Distributed Computing: Να διαχειρίζεσαι datasets εκατομμυρίων εγγραφών με το PySpark DataFrame API, εκτελώντας Narrow & Wide transformations.
-
✔ Optimizations & Storage Formats: Να εφαρμόζεις Broadcast Joins για εξάλειψη του Data Shuffle και να αποθηκεύεις δεδομένα σε συμπιεσμένη μορφή Parquet με Partitioning.
Το πρακτικό μέρος του μαθήματος περιλαμβάνει μια πλήρη hands-on ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας πραγματικό dataset από το Airbnb, όπου θα εφαρμόσεις όλες τις τεχνικές σε ένα πραγματικό σενάριο.
Ακολουθώντας τη φιλοσοφία της Data Tutor, το μάθημα προσφέρει όχι μόνο θεωρητικές γνώσεις αλλά και πρακτική καθοδήγηση με feedback από επαγγελματία, επιτρέποντάς να προετοιμαστείς για πραγματικές προκλήσεις στην ανάλυση δεδομένων και να ενισχύσεις το portfolio σου με ένα ισχυρό project! 🚀
Μην ξεχάσετε, να δείτε το μάθημα Ξεκινώντας με την Data Tutor ώστε να πλοηγήστε με ευκολία στην πλατφόρμα!
