4 timers introduksjonskurs til dataanalyse med Python, holdt i samarbeid med Tekna. I dette intervjuet snakker jeg litt om hvorfor Python kan være nyttig å beherske: Fem grunner til at du bør kunne litt om Python.
Kurset holdes jevnlig. De neste planlagte datoene er:
2024:
Tirsdag 3. desember: Online (Påmelding)
2025:
Påmelding skjer på Teknas nettsider, lenket til over.
Python er blant verdens mest populære programmeringsspråk, og har spesielt fått en sterk posisjon innen dataanalyse. Dette kurset vil gi deg en innføring i hvordan du kan løse dataanalyseoppgaver i Python og det tilhørende rammeverket Pandas.
Du vil ta utgangspunkt i arbeidsbøker du kjenner fra Excel, og lære hvordan du kan ta disse inn i Python for viderebehandling - for eksempel for å automatisere oppdatering av data, slå sammen data på tvers av mange regneark eller koble dem sammen med eksterne data.
Det er en fordel om du er komfortabel med Excel som verktøy. Tidligere kunnskaper i Python er ikke nødvendig.
Les inn Excelfiler med pandas
Visualisering av data
Grunnleggende analyse: statistikk, grupperinger, avledede data
Sammenkobling av data
Du jobber med data i det daglige, gjerne i form av Excelark. Du vi lære mer om muligheter for å berike dataene dine eller automatisere repetitive oppgaver. Du er nysgjerrig på hvilke muligheter som ligger i koblingen mellom dataanalyse og programmering.
I forbindelse med kurset får du tilgang på kursmateriell.
Introheftet beskriver forberedelser du må gjøre før kurset starter. Primært sikrer det at du har Python installert, inkludert de nødvendige pakkene som vil bli brukt i kurset. (Last ned PDF)
Dette heftet går i dybden på alt som ble gjennomgått på kurset. Det inkluderer også lenker til artikler med utfyllende informasjon innenfor de forskjellige temaene. (Last ned PDF)
Det skrives en del kode underveis i kurset. Her kan du laste ned koden nøyaktig slik den ble skrevet. Filen konsoll.py
inneholder det som ble skrevet i konsollet nederst til høyre i Spyder.
2024:
Mandag 23. september: kode_20240923.zip
Tirsdag 5. mars: kode_20240305.zip
Mandag 15. januar: kode_20240115.zip
2023:
Mandag 23. oktober: kode_20231023.zip
Tirsdag 6. juni: kode_20230606.zip
Tirsdag 7. mars: kode_20230307.zip
2022:
Mandag 12. desember: kode_20221212.zip
Mandag 17. oktober: kode_20221017.zip
Mandag 4. april: kode_20220404.zip
Mandag 14. februar: kode_20220214.zip
2021:
Tirsdag 7. desember: kode_20211207.zip
Torsdag 21. oktober: kode_20211021.zip
Torsdag 26. august: kode_20210826.zip
Torsdag 10. juni: kode_20210610.zip
Onsdag 14. april: kode_20210414.zip
Onsdag 3. februar: kode_20210203.zip
2020:
Onsdag 2. desember: kode_20201202.zip
Torsdag 24. september: kode_20200924.zip
Tirsdag 16. juni: kode_20200616.zip