Python для науки о данных с нуля до продвинутого практического курса [Наука о данных YF]

Python для науки о данных с нуля до продвинутого практического курса [Наука о данных YF]

Python for Data Science from Zero to Advance Hands-on Course
Python for Data Science for Beginner Hands-on practical Course


Python для науки о данных с нуля до продвинутого практического курса
Практический курс Python для науки о данных для начинающих
Новое
Рейтинг: 4,5 из 54,5 (4 оценок)
2 000 студента
Авторы: Data Science YF
Последнее обновление: 11.2022
Английский
Субтитры на русском[авто]

Чему вы научитесь

• Как установить Анаконду
• Обзор ноутбука Jupyter
• Модуль 1: переменные, типы данных и операторы.
• Модуль 2: Структуры данных: список, кортеж, набор, словарь.
• Модуль 3: Поток управления: оператор If Else, цикл while, цикл for
• Модуль 4: Функции: как создать функцию, вызов функции, параметр или аргумент, встроенные функции, лямбда, рекурсия
• Модуль 5: Работа с файлами: создание, чтение, обновление и удаление файлов.
• Модуль 6: NumPy: установка и импорт NumPy, создание массива OD, 1D-массив, 2D-массив, 3D-массив, нарезка, форма, изменение формы, объединение, разделение, поиск, сортировка
• Модуль 7: Pandas: установка и импорт Pandas, чтение файлов, анализ фрейма данных, очистка данных
• Модули 8: Matplotlib: установка и импорт Matplotlib и Pyplot, построение графиков x и y, маркеры, создание линий, стиль, точечные диаграммы, гистограммы, гистограмма, круговая диаграмма.

Требования

• Вы можете присоединиться как новичок

Описание
Почему Python необходим для науки о данных и анализа данных?

Существует множество причин, по которым Python чрезвычайно важен для анализа данных, вот некоторые из них:

гибкость

Легко учить

Открытый исходный код

Хорошо поддерживается

Изучите Python для науки о данных

Те, кто хочет начать изучать Python для науки о данных или повысить свою квалификацию, могут записаться на сертификационный курс Python. Data Science YF предлагает курс.



Сегодня наука о данных и аналитика применяются в разных отраслях. Некоторые из них включают здравоохранение, финансовые и страховые услуги, электронную коммерцию, розничную торговлю, развлечения, образование и многое другое. Именно по этой причине существуют большие возможности в науке о данных и аналитике данных, которые, как ожидается, будут расти в ближайшем будущем.

Типичная начальная зарплата специалиста по данным может легко превышать 100 000 евро в год.

Вы узнаете о Python для науки о данных с нуля, чтобы продвинуться во всех практических работах в Jupiter NoteBook...


Беглый взгляд на курс

Как установить Анаконду

Обзор Jupyter NoteBook

Модуль 1: переменные, типы данных и операторы.

Модуль 2: Структуры данных

Структуры данных: список, кортеж, набор, словарь

Модуль 3: Поток управления

Поток управления: оператор If Else, цикл while, цикл for

Модуль 4: Функции

Функции: как создать функцию, функцию вызова, параметр или аргумент, встроенные функции, лямбда, рекурсия

Модуль 5: Работа с файлами

Работа с файлами: создание, чтение, обновление и удаление файлов

Модуль 6: NumPy

NumPy: установка и импорт NumPy, массив OD, массив 1D, массив 2D, массив 3D, нарезка, форма, изменение формы, объединение, разделение, поиск, сортировка

Модуль 7: Панды

Pandas: установка и импорт Pandas, чтение файлов, анализ фрейма данных, очистка данных

Модули 8: Matplotlib

Matplotlib: установка и импорт Matplotlib и Pyplot, построение графиков x и y, маркеры, создание линий, стиль, точечные диаграммы, гистограммы, гистограмма, круговая диаграмма.

Мы — группа опытных специалистов по данным, обладающих знаниями в области машинного обучения, искусственного интеллекта, программирования (Python), обработки данных, обработки изображений и НЛП. Мы работаем и имеем опыт работы в крупных компаниях Европы и Азии.

Мы хотим поделиться своими знаниями с людьми, которые хотят начать работу в области данных, а также с теми, кто хочет улучшить свои навыки. Для этого мы подготовим серию курсов в основном по программированию на Python для специалистов по данным, методам и методам машинного обучения , статистике, искусственному интеллекту и науке о данных .

Для кого этот курс:

• Для начинающих в науке о данных и анализе данных

Скрытая ссылка