Правообладателям

Если Вы столкнулись с нарушением Ваших авторских прав - просьба ознакомиться с данной страницей для правообладателей и выполнить все указанные требования для удаления материала с сайта.

Правообладателям

admin@openssource.biz

[WebFormySelf] Обработка и анализ данных на Python 2021

05 декабря, 2021

Курсы по программированию

8975914586 [WebFormySelf] Обработка и анализ данных на Python 2021

Курс: «[WebFormySelf] Обработка и анализ данных на Python [2021]». Курс будет интересен в первую очередь тем программистам, которые желают продолжить изучение языка программирования Python. А также желающих изучить популярные библиотеки для этого языка Pandas и Matplotlib, которые предназначены для обработки, первичного анализа и визуализации данных. Материал прислал анонимный пользователь без комментариев.

Материал может быть удален по запросу правообладателя!

Описание курса:

Программа курса:

  • Технические основы анализа и визуализации данных.
  • Основы языка Python с полного нуля.
  • Подойдет для новичков и Python-кодеров с опытом.
  • Включает «must-have» библиотеки Pandas и Matplotlib.
  • Личная поддержка автора курса и итоговый Сертификат.
  • Основы Python с полного нуля.

Для кого создавался курс:

Python-кодеры с опытом

Курс будет интересен в первую очередь тем программистам, которые желают продолжить изучение языка программирования Python.

А также желающих изучить популярные библиотеки для этого языка Pandas и Matplotlib, которые предназначены для обработки, первичного анализа и визуализации данных.

Начинающие программисты

Курс рассчитан также на начинающих программистов.

Если вы полный новичок, то, вероятнее всего, сможете успешно изучить этот курс.

В этом случае вам необходимо начать изучение с бонусной части, где изучаются основы языка Python с полного нуля, включая синтаксис языка, типы данных, переменные, операторы и т.п.

Практикующие аналитики данных

Курс будет особенно полезен действующим аналитикам данных в любом крупном и среднем бизнесе. Особенно – в сфере диджитал и IT.

Аналитики-практики, которые не хотят тратить много времени и усилий на изучение сложных языков программирования, по достоинству оценят курс.

Какие возможности вы получаете:

  • Возможность изучить с нуля один из наиболее востребованных на сегодняшний день языков программирования — Python.
  • Возможность изучить не только теорию языка, но и одновременно закрепить теорию на практике, благодаря большому количеству домашних заданий.
  • Возможность научиться писать консольные программы.
  • Возможность изучить наиболее популярные на сегодняшний день библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных: Pandas и Matplotlib.
  • Возможность научиться быстро и просто обрабатывать файлы больших объемов (вплоть до нескольких гигабайт и даже десятков гигабайт данных) и различных форматов.

Краткое содержание:

Первая часть курса посвящена настройке и работе с окружением. Поскольку Pandas – это библиотека на Python, соответственно, потребуется установить Python на компьютер, если его еще нет. Также потребуется сама библиотека Pandas. И здесь будут рассмотрены два варианта: установка виртуального окружения и необходимых библиотек с нуля и установка дистрибутива Anaconda, который включает весь необходимый набор библиотек.

Со второй части курса начнется изучение непосредственно библиотеки Pandas. Здесь будет рассмотрена одна из структур данных библиотеки Pandas – Series.

В третьей части курса будет изучаться ключевая структура данных – DataFrame. DataFrame представляет данные в табличном виде, что очень удобно для анализа данных. Здесь будут рассмотрены темы чтения и записи данных, обработки данных, группировка и сортировка, различные варианты объединения табличных данных и т.д.

Последняя часть будет исключительно практической и здесь будет показана обработка достаточно больших объемов данных на сотни тысяч и даже миллионы строк. Также в последней части курса будет затронута тема визуализации данных и работа с библиотекой Matplotlib.

Актуальный адрес нашего форума — s2.openssource.cc

Если Вы не видите ссылку для скачивания материала — отключите блокиратор рекламы и добавьте наш сайт в список исключений. Если Вы против рекламы на нашем сайте — покупайте контент напрямую у авторов.

Материал предоставлен исключительно для ознакомления!

Опубликовано: Анонимно

Актуальный адрес форума OPENSSOURCE - s2.openssource.cc
Форум

Комментарии

Вы должны быть зарегистрированы для того, чтобы оставлять комментарии.