Technologie

Przygotowanie i kontrola jakości danych w Python

Praktyczne szkolenie z przygotowania i kontroli jakości danych w Python z wykorzystaniem pandas, Great Expectations, scikit-learn imputers, ydata-profiling i Pydantic. Uczestnicy poznają techniki data wrangling, walidacji schematów danych, obsługi braków, profilowania zbiorów danych oraz budowania pipeline ETL z wersjonowaniem danych (DVC).

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Jakość danych wejściowych determinuje jakość każdej analizy i każdego modelu ML — a w praktyce analitycy i data scientists spędzają większość czasu na czyszczeniu i walidacji danych. Python z ekosystemem pandas, Great Expectations i scikit-learn oferuje potężne narzędzia do systematycznego zarządzania jakością danych na każdym etapie pipeline.

Podczas szkolenia uczestnicy poznają kompletny workflow — od data wrangling z pandas, przez walidację z Great Expectations i Pydantic, obsługę braków danych z scikit-learn imputers, profilowanie z ydata-profiling, po budowanie reprodukowalnych pipeline ETL z wersjonowaniem danych (DVC).

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: efektywnie przetwarzać i transformować dane z wykorzystaniem pandas, definiować i automatyzować reguły walidacji z Great Expectations, stosować Pydantic do walidacji schematów danych w pipeline, analizować wzorce braków danych i stosować scikit-learn imputers. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: analityków danych odpowiedzialnych za jakość danych w organizacji, data scientists pracujących z nieoczyszczonymi zbiorami danych, data engineers budujących pipeline ETL w Python.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT wierzymy, że najlepsza nauka odbywa się przez praktykę. W ciągu 2 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.

Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.

Korzyści

Efektywnie przetwarzać i transformować dane z wykorzystaniem pandas
Definiować i automatyzować reguły walidacji z Great Expectations
Stosować Pydantic do walidacji schematów danych w pipeline
Analizować wzorce braków danych i stosować scikit-learn imputers
Tworzyć automatyczne raporty profilowania z ydata-profiling
Wykrywać outlierów i anomalie metodami statystycznymi i ML
Projektować reprodukowalne pipeline ETL z wersjonowaniem danych (DVC)
Integrować kontrolę jakości danych z istniejącymi workflow analitycznymi

Dla kogo jest to szkolenie?

Analitycy danych odpowiedzialni za jakość danych w organizacji

Data Scientists pracujący z nieoczyszczonymi zbiorami danych

Data Engineers budujący pipeline ETL w Python

Programiści Python rozszerzający kompetencje o data engineering

Business Intelligence specjaliści

ML Engineers dbający o jakość danych wejściowych do modeli

Menedżerowie danych i osoby odpowiedzialne za data governance

Wymagania wstępne

Podstawowa znajomość Python (zmienne, funkcje, klasy, moduły)
Doświadczenie w pracy z pandas (DataFrame, Series)
Podstawowa znajomość numpy i matplotlib (zalecana)
Własny laptop z zainstalowanym Python 3.10+ i środowiskiem wirtualnym

Program szkolenia

Wczytywanie danych z różnych źródeł (CSV, Excel, SQL, API)
Filtrowanie, grupowanie i agregacja z pandas
Praca z danymi tekstowymi (str accessor, regex)
Obsługa dat i stref czasowych
Łączenie i scalanie zbiorów danych (merge, join, concat)

Great Expectations — definiowanie expectations i suites
Automatyczne generowanie profili walidacji
Data Docs — interaktywne raporty walidacji
Pydantic — walidacja schematów danych w pipeline
Integracja walidacji z workflow przetwarzania

Analiza wzorców braków danych (missingno, seaborn)
Mechanizmy powstawania braków (MCAR, MAR, MNAR)
scikit-learn imputers (SimpleImputer, KNNImputer, IterativeImputer)
Strategie imputacji dla różnych typów danych
Ocena jakości imputacji i walidacja wyników

ydata-profiling — automatyczne raporty profilowania
Wykrywanie outlierów (IQR, Z-score, Isolation Forest)
Analiza rozkładów i korelacji
Wykrywanie duplikatów i niespójności
Wizualizacja jakości danych z matplotlib i seaborn

Projektowanie pipeline ETL w Python (Prefect, Luigi)
DVC — wersjonowanie danych i reprodukowalność
Logowanie transformacji i audyt zmian
Testowanie pipeline z pytest
Najlepsze praktyki organizacji projektów data quality

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

Najczęściej zadawane pytania

Jakie wymagania wstępne muszę spełnić przed szkoleniem?

Wymagana jest podstawowa znajomość Python (zmienne, funkcje, klasy) oraz doświadczenie w pracy z pandas (DataFrame, Series). Znajomość numpy i matplotlib jest zalecana, ale nie obowiązkowa — kluczowe elementy zostaną przypomniane podczas szkolenia.

W jakim formacie odbywa się szkolenie i ile trwa?

Szkolenie trwa 2 dni i jest dostępne w formacie online (na żywo) oraz stacjonarnym. Program opiera się na praktycznych ćwiczeniach — uczestnicy pracują na rzeczywistych, nieuporządkowanych zbiorach danych. Każdy uczestnik otrzymuje materiały szkoleniowe i certyfikat ukończenia.

Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?

Szkolenie skierowane jest do analityków danych odpowiedzialnych za jakość danych, data scientists pracujących z nieoczyszczonymi zbiorami, data engineers budujących pipeline ETL w Python oraz ML engineers dbających o jakość danych wejściowych do modeli.