Открыто

[Udemy] Анализ данных с помощью Python и Pandas. Часть 3 [2015]

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем Monogatari, 24 мар 2016.

Метки:
Цена: ----
Взнос: ----

Основной список: 23 участников

Резервный список: 40 участников

  1. Monogatari

    Monogatari Monogatari ЧКЧлен клуба

    Собираем на перевод
    [Udemy] Анализ данных с помощью Python и Pandas. Часть 3 [2015]
    [​IMG]

    [​IMG]
    [Udemy] Анализ данных с помощью Python и Pandas. Часть 1 [2015]
    [Udemy] Анализ данных с помощью Python и Pandas. Часть 2 [2015]

    Пакет Pandas делает Python мощным инструментом для анализа данных.
    Пакет дает возможность строить сводные таблицы, выполнять группировки, предоставляет удобный доступ к табличным данным, а при наличии пакета matplotlib дает возможность рисовать графики на полученных наборах данных.
    Pandas - это библиотека с открытым исходным кодом, обеспечивающая высокую производительность, легка в использовании структуры и инструментов анализа данных для языка программирования Python. Библиотека может считыватть данныезаписи в формате CSV , Excel, HDF, SQL, JSON, HTML и форматы Stata. Pandas хорошо подходит для работы с различными типами данных:
    • Табличные данные со столбцами различных типов, как в таблицах SQL или Excel.
    • Упорядоченными и неупорядоченными данными (не обязательно с постоянной частотой) временных рядов.
    • Произвольными матричными данными (однородными или разнородными) с помеченными строками и столбцами.
    • Любыми другими формами наборов данных наблюдений, либо статистических данных. Данные не требуют обязательного наличия метки для того, чтобы быть помещенными в структуру данных Pandas.
    Основными являются Series и DataFrame.
    Series – это проиндексированный одномерный массив значений. Он похож на простой словарь типа dict, где имя элемента будет соответствовать индексу, а значение – значению записи.
    DataFrame — это проиндексированный многомерный массив значений, соответственно каждый столбец DataFrame, является структурой Series.

    Pandas является неплохой альтернативой Excel при работе с большими объемами данных.

    В Части 3 этого курса озвучивается:


    - Дополнительные операции
    • Основные сортировка
    • Сортировка по нескольким правилам
    • Основы передискретизации времени и показателей
    • Повторная выборка для OHLC
    • Корреляция и ковариация
    • Отображение пользовательских функций
    • Графические изменение групп населения процентов
    • Основы буферизации
    • Буферизация в и из hdf5
    - Работа с базами данных
    • Чтение из DataFrame и запись в базу данных
    • Ресэмплирование данных и подготовка графиков
    • Последние штрихи и создание графика

    Информация о курсе


    • Автор: Udemy
    • Оригинальное название: Data Analysis with Python and Pandas
    • Продолжительность Части 3: 02:02:03
    • Тип материала: Видеоурок

    // Сам курс есть в паблике
    // Как наберется народ, найдется и переводчик и организатор :)
    // Заинтересовались – подписывайтесь!
     
    2 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. ovoh1

      ovoh1 не участвует в складчине.

      1 сен 2018
    2. Asenka13

      Asenka13 не участвует в складчине.

      27 авг 2018
    3. pyMan

      pyMan участвует в складчине.

      17 июн 2018
    4. Rinpoche

      Rinpoche не участвует в складчине.

      12 июн 2018
  3. udk100

    udk100 udk100 ЧКЧлен клуба

    А про машинное обучение здесь нет?
     
  4. Зенит

    Зенит Зенит МодерМодератор Команда форума

  5. Андрей_Ганс

    Андрей_Ганс Андрей_Ганс ЧКЧлен клуба

  6. Андрей_Ганс

    Андрей_Ганс Андрей_Ганс ЧКЧлен клуба

  7. empiric

    empiric empiric ЧКЧлен клуба

    Приглашаю всех желающих поучаствовать в складчине на сборник из 15 видеокурсов с Udemy, по машинному обучению на Python и анализу Big Data. На курсы действует огромная скидка. Этот сборник почти полностью охватывает такие основные темы машинного обучения, как обучение с учителем (supervised learning), обучение без учителя (unsupervised learning), а так же глубинное обучение (deep learning) и др.
    https://skladchik.com/threads/Машинное-обучение-с-python-big-data-15-курсов-udemy-en.147406/
     
  8. gillmor

    gillmor gillmor ЧКЧлен клуба

  9. Sl0wn

    Sl0wn Sl0wn БанЗабанен

    Нас уже больше чем на 2 части в 1.5 раза уже
    переводчику на перевод нужно около месяца, думаю что пора бы уже и приступать
     
    1 человеку нравится это.
  10. antz13

    antz13 antz13 ЧКЧлен клуба

    Я покончил с предыдущими двумя частями и изнываю от аналитического голода!
     
  11. Sl0wn

    Sl0wn Sl0wn БанЗабанен

    1 человеку нравится это.
  12. Ianuaria

    Ianuaria Ianuaria ЧКЧлен клуба (П)

    Гость, осторожно!

    Специалисты компании Trend Micro сообщают, что Cerber, один из наиболее опасных шифровальщиков на сегодня, взял на вооружение новую технику, чтобы избегать обнаружения антивирусными продуктами, использующими машинное обучение для идентификации угроз.

    В 2016 рост числа программ-вымогателей ("шифровальщики" жестких дисков) составил 752%

    Сохрани в целостности и безопасности все свои данные и информацию на жестких дисках!

    Добро пожаловать в складчину с самой актуальной книгой о программах-вымогателях (включая "шифровальщики"):

    >>> Программы-вымогатели. Защита от цифрового вымогательств <<<

    ***

    Также приглашаю на 11-часовой бестселлер по безопасности, приватности и анонимности в сети
    (17,626 студентов, 4,7 средняя оценка):

    [Udemy] Полный курс по кибербезопасности: Секреты хакеров! [2017, длительность 11 часов]


    Будет интересно! ;)
     
  13. antz13

    antz13 antz13 ЧКЧлен клуба

    Что-то после 2 части застопорились. Давайте добьем эту тему до конца =)
     
    1 человеку нравится это.

Поделиться этой страницей