Administrator
- Регистрация
- 18 Дек 2018
- Сообщения
- 44,211
- Реакции
- 10,005
Другие темы автора:
- Тема Автор
- #1
Авторство: Udemy
Наименование: Python для науки о данных с нуля до продвинутого (2022)
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
Первый модуль: переменные, типы данных и операторы.
Второй модуль: Структуры данных
Структуры данных: список, кортеж, набор, словарь
Третий модуль: Поток управления
Поток управления: оператор If Else, цикл while, цикл for
Четвертый модуль: Функции
Функции: как создать функцию, функцию вызова, параметр или аргумент, встроенные функции, лямбда, рекурсия
Пятый модуль: Работа с файлами
Работа с файлами: создание, чтение, обновление и удаление файлов
Шестой модуль: NumPy
NumPy: установка и импорт NumPy, массив OD, массив 1D, массив 2D, массив 3D, нарезка, форма, изменение формы, объединение, разделение, поиск, сортировка
Седьмой модуль: 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 .
Кому подойдёт этот материал?
Скачать
Наименование: Python для науки о данных с нуля до продвинутого (2022)
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
Первый модуль: переменные, типы данных и операторы.
Второй модуль: Структуры данных
Структуры данных: список, кортеж, набор, словарь
Третий модуль: Поток управления
Поток управления: оператор If Else, цикл while, цикл for
Четвертый модуль: Функции
Функции: как создать функцию, функцию вызова, параметр или аргумент, встроенные функции, лямбда, рекурсия
Пятый модуль: Работа с файлами
Работа с файлами: создание, чтение, обновление и удаление файлов
Шестой модуль: NumPy
NumPy: установка и импорт NumPy, массив OD, массив 1D, массив 2D, массив 3D, нарезка, форма, изменение формы, объединение, разделение, поиск, сортировка
Седьмой модуль: 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 .
Кому подойдёт этот материал?
- Для начинающих в науке о данных и анализе данных
- Как установить Анаконду
- Обзор ноутбука Jupyter
- Первый модуль: переменные, типы данных и операторы.
- Второй модуль: Структуры данных: список, кортеж, набор, словарь.
- Третий модуль: Поток управления: оператор If Else, цикл while, цикл for
- Четвертый модуль: Функции: как создать функцию, вызов функции, параметр или аргумент, встроенные функции, лямбда, рекурсия
- Пятый модуль: Работа с файлами: создание, чтение, обновление и удаление файлов.
- Шестой модуль: NumPy: установка и импорт NumPy, создание массива OD, 1D-массив, 2D-массив, 3D-массив, нарезка, форма, изменение формы, объединение, разделение, поиск, сортировка
- Седьмой модуль: 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.
Скачать