
-
LevelΕιδικός
-
Duration40 λεπτά
-
Last Updated05/03/2025
-
CertificateCertificate of completion
🤝 100% επιστροφή χρημάτων εντός 7 ημερών αν δεν είστε ικανοποιημένοι.
💡Η πρόσβαση στο μάθημα γίνεται άμεσα με το που γίνει η πληρωμή.
📽️ Η παρακολούθηση είναι ασύγχρονη.
👩🏻🏫 Η καθοδήγηση από επαγγελματία παρέχεται οποτεδήποτε την χρειάζεστε.
Χαρακτηριστικά του μαθήματος

Καθοδήγηση Επαγγελματία

Forum Συζητήσεων

Πιστοποίηση

Υποστήριξη Εργασίας
Περιγραφή
Τι θα μάθω;
- Κατανόηση της διαδικασίας εξερεύνησης και καθαρισμού δεδομένων μέσω της Python και Pandas
- Εξάσκηση πάνω σε καθαρισμό δεδομένων (data cleaning) για την δημιουργία μιας αξιόπιστης ανάλυσης δεδομένων
- Πρακτική πάνω σε πραγματικά δεδομένα και tasks ενός Data Analyst
- Data Cleaning με χρήση RegEx
Curriculum
Καλωσόρισμα
Σε αυτήν την ενότητα θα συζητηθούν βασικές πληροφορίες για το μάθημα, ορισμένα θεωρητικά στοιχεία και σχετικά με το project που θα επιλυθεί.
-
Καλωσήρθατε!
00:20 -
Γνωριμία με την καθοδηγήτρια
-
Τεχνικές Απαιτήσεις
-
Κανόνες Κοινότητας
-
Νέο: Mini Εκπαιδευτική Καθόδηγηση μόνο για τους μαθητές μας
-
[Σημαντικό!] Κάνε Join τον Discord Server 🙏🏻
-
Ενεργοποίηση Cookies Εμπορικής Προώθησης
-
Τελευταία λόγια και… ξεκινάμε!
Εισαγωγή
Σε αυτήν την ενότητα θα επεξηγηθεί η σημαντικότητα του Data Cleaning, γιατί επιλέξαμε την Python και την βιβλιοθήκη pandas, καθώς και μερικές σημαντικές εντολές που θα χρησιμοποιηθούν.
-
Με τι θα ασχοληθούμε;
01:37 -
Οδηγίες
00:32 -
Τι είναι το Data Cleaning;
00:28 -
Γιατί είναι σημαντικό το Data Cleaning;
00:56 -
Κύριες δραστηριότητες Data Cleaning
01:42 -
Γιατί Python (και εν συνεχεία Pandas);
02:40 -
Εντολές και Επεξηγήσεις
Guided Project
Παρακολουθήστε και εξασκηθείτε μαζί μου σε αυτό το Guided Project που διαχειρίζεται δεδομένα μισθών!
-
Προετοιμασία Google Colab & Εισαγωγή Βιβλιοθηκών της Python
02:14 -
Μετονομασία Στηλών
02:50 -
Έλεγχος και Σταδιακή Αντικατάσταση Κενών Τιμών
05:24 -
Έλεγχος των Data Types
04:39 -
Διαγραφή Ακραίων Τιμών
09:20 -
Reflective Journal
Τελικό Project
Μελετήστε τα ερωτήματα που καλείστε να επιλύσετε σε αυτό το Python x Pandas Project.
-
Ερωτήματα
-
Διαφάνειες
-
Υποβολή Κώδικα
-
Πνευματικά Δικαιώματα Κώδικα
-
Ανέβασμα Project στο GitHub
Αξιολόγηση
Εδώ θα αξιολογήσετε το μάθημα και θα μπείτε στην κοινότητα της Data Tutor.
-
Αξιολόγηση και Κοινοποίηση της Επιτυχίας σας!
Λάβε Πιστοποίηση
Βάλε αυτήν την πιστοποίηση στο βιογραφικό σου για να αναδείξεις τις δεξιότητές σου στους Recruiters!

Αξιολογήσεις και Κριτικές Μαθητών
-
LevelΕιδικός
-
Duration40 λεπτά
-
Last Updated05/03/2025
-
CertificateCertificate of completion
🤝 100% επιστροφή χρημάτων εντός 7 ημερών αν δεν είστε ικανοποιημένοι.
💡Η πρόσβαση στο μάθημα γίνεται άμεσα με το που γίνει η πληρωμή.
📽️ Η παρακολούθηση είναι ασύγχρονη.
👩🏻🏫 Η καθοδήγηση από επαγγελματία παρέχεται οποτεδήποτε την χρειάζεστε.
Η Καθοδηγήτρια

Κοινό
- Data Analyst
- Data Scientist
- Επαγγελματίες που θέλουν να εξερευνούν και να καθαρίζουν δεδομένα μέσω της Python
- Επαγγελματίες που γνωρίζουν κώδικα και θέλουν να αξιοποιήσουν την Python και την βιβλιοθήκη pandas
Υλικό
- Καθοδηγητικά Βίντεο
- Κώδικας του Project
- Άλυτα Ερωτήματα Data Cleaning σε Python και Pandas με αξιολόγηση από έμπειρη επαγγελματία
Απαιτήσεις
- Χρήση του Google Colab
- Γνώση και Κατανόηση της Python
- Γνώση και Κατανόηση της Pandas
- Γνώση και Κατανόηση Βασικών Αρχών Data Cleaning
- Κατανόηση του RegEx
Αξιολογήσεις Μαθητών
Συχνές Ερωτήσεις
Τίτλοι σπουδών όπως:
- Μαθηματικά,
- Στατιστική,
- Διοίκηση Επιχειρήσεων,
- Οικονομικά,
- ή Πληροφορική.
Ωστόσο, οι παραπάνω περιπτώσεις δεν χρειάζεται να σε περιορίσουν ώστε να αλλάξεις το αντικείμενο καριέρας σου και να ακολουθήσεις καριέρα στα Data Analytics.
Όπως σε κάθε επάγγελμα, χρειάζεται να αποκτήσεις πολλαπλές δεξιότητες. Έτσι, και οι ρόλοι που σχετίζονται με Data Analytics χρειάζονται αρκετές δεξιότητες τις οποίες όμως θα βρεις επαρκές υλικό και εξάσκηση στην Data Tutor μέσω των μαθημάτων, αλλά και των εκπαιδευτικών υπηρεσιών καθοδήγησης και προετοιμασίας!
Η Εκπαιδευτική Πλατφόρμα Data Tutor διαθέτει πληθώρα διαφορών σε σχέση με άλλες εκπαιδευτικές πλατφόρμες. Ενδεικτικά:
- Επαγγελματίας του χώρου σας καθοδηγεί σε project με πραγματικά δεδομένα και πραγματικές περιπτώσεις που δύναται να αντιμετωπίσετε στην πραγματική δουλειά.
- Η καθοδήγηση δεν περιορίζεται μόνο σε project, αλλά και σε γενικότερες γνώσεις που μπορείτε να πάρετε μέσω 1:1 συναντήσεις.
- Συναντήσεις mentoring/coaching είναι διαθέσιμες για εσάς προκειμένου να θέσετε ένα πλάνο από το Α-Ω.
- Μετά την ολοκλήρωση των projects και της μελέτης δεν ήρθε το τέλος. Το παλεύουμε μαζί να είστε πανέτοιμοι για συνεντεύξεις.
- Το υλικό των μαθημάτων είναι στα Αγγλικά, αλλά τα βίντεο, οι ασκήσεις και το Project στα Ελληνικά.
Ναι, τα μαθήματα κορμού που περιλαμβάνονται σε εκπαιδευτικά πακέτα έχουν όλα από ένα (1) Project.
Στην καθοδήγηση των μαθημάτων η καθοδηγήτρια έρχεται σε επικοινωνία μαζί σου για να σου προσφέρει βελτίωση του τελικού σου project. Στην εκπαιδευτική καθοδήγηση λαμβάνεις online 1:1 καθοδήγηση πάνω σε γνώσεις και ύλη των μαθημάτων που προσφέρονται πάντοτε με βάση τις προσωπικές σου ανάγκες. Οι συναντήσεις αυτές είναι προγραμματισμένες εκ των προτέρων ύστερα από συνεννόηση με την καθοδηγήτρια. Τέλος, η εκπαιδευτική καθοδήγηση προσφέρει σύνολο 3 ώρες και το πλήθος των ωρών δεν είναι καθόλου τυχαίο. Μέσα από την εμπειρία της καθοδηγήτριας, 3 – 4 ώρες χρειάζονται σε συνδυασμό με την μελέτη και την προσωπική εξάσκηση για να βοηθηθείς στην επίλυση των αποριών σου.
Μερικοί από τους λόγους για τους οποίους θα προτιμούσε κανείς εκπαιδευτική καθοδήγηση είναι οι παρακάτω:
- Για να καλύψουμε όλες αυτές τις ερωτήσεις και απορίες που δεν μπορέσαμε να κάνουμε διότι προέκυψαν στην πορεία
- Για να εκπαιδευτούμε σε εργαλεία που δεν προσφέρονται μέσα από ήδη υπάρχοντα προγράμματα σπουδών
- Για να μάθουμε λεπτομέρειες σε τεχνολογίες και εργαλεία που δεν μπορέσαμε να βρούμε μέσα από τα διαθέσιμα προγράμματα σπουδών
- Γιατί θέλουμε σε σύντομο χρονικό διάστημα, να ανανεώσουμε κάποιες γνώσεις μας ώστε να ψάξουμε για εργασία
- κ.ά.
Αν ταυτίζεσαι με την πλειονότητα των παραπάνω, τότε η εκπαιδευτική καθοδήγηση είναι αυτή την στιγμή αυτό που χρειάζεσαι.
Η φράση “Γίνε και εσύ Data Analyst σε 30 ημέρες…” είναι μια απάτη. Για να μπορέσει κανείς να γίνει επαγγελματίας σε ένα πεδίο χρειάζεται χρόνο να μελετήσει, συνεχή εξάσκηση, επιπλέον πρακτική, και διαρκή “περιέργεια” το πώς δουλεύει το κάθε τι. Το συγκεκριμένο εκπαιδευτικό πακέτο με το πλήθος των μαθημάτων και ακολουθώντας το εβδομαδιαίο πλάνο μελέτης, απαιτεί τουλάχιστον 8 μήνες.

Δεν είσαι ακόμη σίγουρος/η;
Μην διστάσεις να κλείσεις μια 15' δωρέαν συνάντηση με την καθοδηγήτρια της Data Tutor.
Φρόντισε απλώς να περιγράψεις εν συντομία τον προβληματισμό σου.
Δεν είσαι ακόμη σίγουρος/η;
