Cursus
Introductie tot Python
4 uur
7.1M
Python staat bekend als de meest veelzijdige programmeertaal en is geschikt voor iedereen, ongeacht je opleidings- of professionele achtergrond. Of je nu data scientist bent, web- of softwareontwikkelaar, of gewoon een technologie-enthousiasteling, Python kan veel verschillende taken aan.
Als populaire general-purpose programmeertaal wordt Python door veel verschillende bedrijven gebruikt, waaronder NASA, Spotify, Google en JP Morgan. De veelzijdigheid, het open-sourcesysteem en de eenvoud maken het voor iedereen gemakkelijk in gebruik. Ben je benieuwd wat je allemaal kunt doen als je Python onder de knie hebt? We hebben een aantal potentiële projecten van dichtbij bekeken.
Wat kun je doen als je Python voor data science beheerst?
1. Maak geweldige, maatwerk-datavisualisaties en dashboards
Een van de eenvoudigere maar meest effectieve tools om in Python te beheersen, zijn de libraries voor datavisualisatie en dashboards. Python breidt de mogelijkheden voor het visualiseren van data enorm uit. Libraries zoals matplotlib, seaborn en plotly geven je de mogelijkheid om robuuste, complexe en zeer aanpasbare visualisaties te maken die elke presentatie of grafiek echt laten opvallen. Daarnaast kun je met het beheersen van het Dash-pakket ongelooflijk rijke dashboard-webapplicaties bouwen, deze uitrollen en kosteloos delen met collega's.
Hoe je begint
- Cursus: Introduction to Data Visualization with Seaborn
- Cursus: Introduction to Data Visualization with Matplotlib
- Cursus: Introduction to Data Visualization with Plotly in Python
- Cursus: Building Dashboards with Dash and Plotly
- Vaardigheidstraject: Data Visualization with Python
2. Automatiseer repetitieve workflows voor datamanipulatie
Veel taken met data bestaan uit een reeks stappen die dagelijks of wekelijks worden herhaald. Een goed voorbeeld is bijvoorbeeld supply chain forecasting, waarbij analisten wekelijks prognoses maken door een reeks stappen voor datamanipulatie en eenvoudige forecastingtechnieken te volgen.
Met Python kun je scripts maken die, gecombineerd met wat command-linekennis, automatisch kunnen worden uitgevoerd en ingepland. Bovendien kun je met functies complexe taken voor datamanipulatie die je normaal op data uitvoert, opslaan en ze licht aanpassen aan jouw behoeften, in plaats van de analyse vanaf nul opnieuw te maken.
Hoe je begint
- Cursus: Writing Functions in Python
- Cursus: Data Manipulation with pandas
- Cursus: Software Engineering for Data Scientists in Python
- Carrièretraject: Python Programmer
3. Versnel workflows voor financiële analyses
Python is een van de meest gebruikte tools in de wereld van finance en fintech. Professionals over de hele wereld zetten Python in voor taken zoals portefeuille-analyse, kwantitatief risicobeheer, kredietrisicomodellering, forecasting en meer.
De robuuste Python-pakketten voor finance bieden een reeks tools om bovenstaande problemen en meer aan te pakken. Door automatisering te combineren met financiële taken kun je elke workflow voor financiële analyse versnellen.
Hoe je begint
- Cursus: Introduction to Portfolio Risk Management in Python
- Cursus: Quantitative Risk Management in Python
- Cursus: Credit Risk Modeling in Python
- Vaardigheidstraject: Applied Finance in Python
4. Bouw slimme applicaties met machine learning
Een van de grootste troeven van Python zijn de rijke en uitgebreide machine-learningpakketten. Scikit-learn is de standaardpackage voor machine learning in de industrie en wordt tegenwoordig door de meerderheid van de data scientists gebruikt. Als je scikit-learn en machine learning beheerst, kun je voorspellende modellen bouwen zoals churnmodellen voor klanten, film-aanbevelingssystemen en meer.
Bovendien zijn deep-learningpakketten zoals Tensorflow, Keras en PyTorch de motor achter indrukwekkende machine-learningtoepassingen zoals zelfrijdende auto's, slimme chatbots en andere cognitieve applicaties.
Hoe je begint
- Cursus: Machine Learning with scikit-learn
- Cursus: Unsupervised Learning in Python
- Cursus: Introduction to Deep Learning in Python
- Cursus: Image Processing with Keras in Python
- Carrièretraject: Machine Learning Scientist with Python
Python staat bekend als de meest veelzijdige programmeertaal en is geschikt voor iedereen, ongeacht je opleidings- of professionele achtergrond. Of je nu data scientist bent, web- of softwareontwikkelaar, of gewoon een technologie-enthousiasteling, Python kan veel verschillende taken aan.
Als populaire general-purpose programmeertaal wordt Python door veel verschillende bedrijven gebruikt, waaronder NASA, Spotify, Google en JP Morgan. De veelzijdigheid, het open-sourcesysteem en de eenvoud maken het voor iedereen gemakkelijk in gebruik. Ben je benieuwd wat je allemaal kunt doen als je Python onder de knie hebt? We hebben een aantal potentiële projecten van dichtbij bekeken.
Wat kun je doen als je Python voor data science beheerst?
1. Maak geweldige, maatwerk-datavisualisaties en dashboards
Een van de eenvoudigere maar meest effectieve tools om in Python te beheersen, zijn de libraries voor datavisualisatie en dashboards. Python breidt de mogelijkheden voor het visualiseren van data enorm uit. LIbraries zoals matplotlib, seaborn en plotly geven je de mogelijkheid om robuuste, complexe en zeer aanpasbare visualisaties te maken die elke presentatie of grafiek echt laten opvallen. Daarnaast kun je met het beheersen van het Dash-pakket ongelooflijk rijke dashboard-webapplicaties bouwen, deze uitrollen en kosteloos delen met collega's.
Hoe je begint
- Cursus: Introduction to Data Visualization with Seaborn
- Cursus: Introduction to Data Visualization with Matplotlib
- Cursus: Introduction to Data Visualization with Plotly in Python
- Cursus: Building Dashboards with Dash and Plotly
- Vaardigheidstraject: Data Visualization with Python
2. Automatiseer repetitieve workflows voor datamanipulatie
Veel taken met data bestaan uit een reeks stappen die dagelijks of wekelijks worden herhaald. Een goed voorbeeld is bijvoorbeeld supply chain forecasting, waarbij analisten wekelijks prognoses maken door een reeks stappen voor datamanipulatie en eenvoudige forecastingtechnieken te volgen.
Met Python kun je scripts maken die, gecombineerd met wat command-linekennis, automatisch kunnen worden uitgevoerd en ingepland. Bovendien kun je met functies complexe taken voor datamanipulatie die je normaal op data uitvoert, opslaan en ze licht aanpassen aan jouw behoeften, in plaats van de analyse vanaf nul opnieuw te maken.
Hoe je begint
- Cursus: Writing Functions in Python
- Cursus: Data Manipulation with pandas
- Cursus: Software Engineering for Data Scientists in Python
- Carrièretraject: Python Programmer
3. Versnel workflows voor financiële analyses
Python is een van de meest gebruikte tools in de wereld van finance en fintech. Professionals over de hele wereld zetten Python in voor taken zoals portefeuille-analyse, kwantitatief risicobeheer, kredietrisicomodellering, forecasting en meer.
De robuuste Python-pakketten voor finance bieden een reeks tools om bovenstaande problemen en meer aan te pakken. Door automatisering te combineren met financiële taken kun je elke workflow voor financiële analyse versnellen.
Hoe je begint
- Cursus: Introduction to Portfolio Risk Management in Python
- Cursus: Quantitative Risk Management in Python
- Cursus: Credit Risk Modeling in Python
- Vaardigheidstraject: Applied Finance in Python
4. Bouw slimme applicaties met machine learning
Een van de grootste troeven van Python zijn de rijke en uitgebreide machine-learningpakketten. Scikit-learn is de standaardpackage voor machine learning in de industrie en wordt tegenwoordig door de meerderheid van de data scientists gebruikt. Als je scikit-learn en machine learning beheerst, kun je voorspellende modellen bouwen zoals churnmodellen voor klanten, film-aanbevelingssystemen en meer.
Bovendien zijn deep-learningpakketten zoals Tensorflow, Keras en PyTorch de motor achter indrukwekkende machine-learningtoepassingen zoals zelfrijdende auto's, slimme chatbots en andere cognitieve applicaties.
Hoe je begint
- Cursus: Machine Learning with scikit-learn
- Cursus: Unsupervised Learning in Python
- Cursus: Introduction to Deep Learning in Python
- Cursus: Image Processing with Keras in Python
- Carrièretraject: Machine Learning Scientist with Python
Onderwerpen
