Курс Data Science на Python 3

b>Мова викладання в курсі — російська. Незабаром буде доступна українська версія цього курсу.

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