Курс Data Science на Python 3

Язык преподавания в курсе – русский. Вскоре будет доступна украинская версия этого курса.

Видеозаписи лекций без обратной связи и участия преподавателя. Вы получите доступ к материалам сразу после оплаты.

Чему вы научитесь

– Программирование на Python
– NumPy с Python
– Использование pandas Data Frames для решения сложных задач
– Использование pandas для обработки файлов Excel
– Использование Python для Data Science
– Научитесь использовать NumPy для числовых данных
– Научитесь использовать pandas для анализа данных

Требования

Компьютер, интернет и желание учиться

Описание

Готовы ли вы начать свой путь, чтобы стать Data Scientist?

Этот всеобъемлющий курс станет вашим руководством к изучению того, как использовать возможности Python для анализа данных, создания красивых визуализаций и использования мощных алгоритмов машинного обучения!

Курс регулярно пополняется новыми топиками!

Этот курс предназначен как для начинающих, имеющих некоторый опыт программирования, так и для опытных разработчиков, стремящихся перейти на Data Science!

Вы научитесь программировать на Python, создавать удивительные визуализации данных и использовать машинное обучение с Python! Вот лишь некоторые из тем, которые мы будем изучать:

– Программирование на Python
– NumPy с Python
– Использование pandas Data Frames для решения сложных задач
– Использование pandas для обработки файлов Excel
и многое, многое другое!

Что вы узнаете

– Использование Python для Data Science
– Научитесь использовать NumPy для числовых данных
– Научитесь использовать pandas для анализа данных
– Записывайтесь на курс и получите в портфолио супер востребованные скиллы Data Science!

Для кого этот курс:

Те, кто хочет получить скиллы Data Scientist

Материалы курса

Установка инструментов
–
Установка Python. Windows
– Установка IntelliJ IDEA. Windows
– Установка Python. MacOS
– Установка IntelliJ IDEA. MacOs

Основы Python

– Hello world!
– Вывод текста
– Типы данных в Python
– Числовые типы данных
– Вычисление выражений
– Переменные в Python
– Строки в Python
– Строки. Indexing & Slicing
– Свойства и методы строк
– Форматирование строк в Python
– Lists в Python
– 2 вопросов
– Dictionaries в Python
– Tuples в Python
– Sets в Python
– Booleans. Операторы сравнения
– Логические операторы
– Условный оператор if elif else
– Цикл for
– Цикл while
– Некоторые часто используемые функции и операторы
– List Comprehension
– Dictionary Comprehension & Set Comprehension
– Nested Lists

Функции Python

– Введение
– Создание функций в Python
– *args & **kwargs.
– Лямбда выражения в функциях
– Область видимости (scope) переменных

Data Science Tools

– Anaconda
– Jupyter Notebook

Анализ данных. Библиотека NumPy

– NumPy массивы
– Одномерные массивы. Indexing & Slicing
– Двумерные массивы. Indexing & Slicing
– Indexing & Slicing
– Операции с массивами

Анализ данных. Библиотека Pandas

– Series
– DataFrame
– Selection & Indexing
– MultiIndex
– Missing Data
– groupby()
– concat(), merge(), join()
– Другие операции
– Input/Output
– Задание по разделу Pandas
– Задание по разделу Pandas. Решение

Визуализация данных. Библиотека Matplotlib

– Библиотека Matplotlib. Введение
– Библиотека Matplotlib. Часть 1
– Библиотека Matplotlib. Часть 2
– Библиотека Matplotlib. Часть 3
– Задание по разделу Matplotlib
– Задание по разделу Matplotlib. Решение

Визуализация данных. Библиотека Seaborn

– Библиотека Seaborn. Введение
– Dataset Distribution
– Categorical Data
– Matrix Plots
– Grids
– Regression Plots
– Styles
– Задание по разделу Seaborn
– Задание по разделу Seaborn. Решение

Визуализация данных. Встроенная визуализация библиотеки Pandas

– Встроенная визуализация библиотеки Pandas
– Задание
– Решение задания