Открыто

Анализ данных при помощи библиотек NumPy и Pandas языка Python: Python3_Exp [2020] [Сетевая Академия Ланит]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Toxich, 27 июн 2020.

Цена: 12000р.-90%
Взнос: 1128р.

Основной список: 12 участников

Резервный список: 4 участников

  1. 27 июн 2020
    #1
    Toxich
    Toxich ЧКЧлен клуба
    Анализ данных при помощи библиотек NumPy и Pandas языка Python: Python3_Exp [2020]
    Сетевая Академия Ланит


    Курс позволит позннакомиться с основными библиотеками для анализа данных Pandas, NumPy и matplotlib, расcчитанных на опытных программистов на Python.

    1. Использовать средства модуля NumPy для работы с массивами чисел и матрицами.
    2. Работать с библиотекой Pandas для анализа данных.
    3. Визуализировать данные в таблицах данных (dataframe) библиотеки Pandas при помощи библиотеки matplotlib.
    Модуль 1: Библиотека NumPy.
    • Одномерные массивы.
    • Многомерные массивы.
    • Получение базовой информации о массиве.
    • Сравнение массивов NumPy со списками Python.
    • Универсальные функции.
    • Изменение части массива.
    • Добавление вектора строки ко всемстрокам.
    • Случайные выборки.
    Модуль 2: Pandas.
    • Ряды данных (Series) и таблицы данных (DataFrames).
    • Получение доступа к элементам ряда данных Series.
    • Выравнивание рядов Series.
    • Сравнение одного ряда (Series) с другим.
    • Поэлементные операции.
    • Создание таблицы DataFrame из массивов NumPy.
    • Создание таблицы DataFrame из рядов типа Series.
    • Создание таблицы DataFrame из файлов с разделителями CSV.
    • Указание строк и столбцов.
    • Очистка данных.
    • Выбор столбцов и строк.
    • Скалярные данные: at[] и iat[].
    • Выбор элементов при помощи булевских индексов.
    Модуль 3: Построение графика с помощью matplotlib.
    • Встраивание графика в блокнот IPython.
    • График.
    • Столбчатый график.

    Продажник
     
    1 человеку нравится это.
  2. Последние события

    1. gohas
      gohas не участвует.
      15 янв 2024
    2. Axelrod
      Axelrod не участвует.
      8 янв 2024
    3. blackfish
      blackfish не участвует.
      8 янв 2024
    4. gohas
      gohas участвует.
      5 мар 2023

Поделиться этой страницей