Курс Data Science на Python 3

Мова викладання в курсі – російська. Незабаром буде доступна українська версія цього курсу.

Відеозаписи лекцій без зворотного зв’язку та участі викладача. Ви отримаєте доступ до матеріалів одразу після оплати.

Чого ви навчитеся

– Програмування на Python
– NumPy з Python
– Використання pandas Data Frames для розв’язання складних завдань
– Використання pandas для обробки файлів Excel
– Використання Python для Data Science
– Навчіться використовувати NumPy для числових даних
– Навчіться використовувати pandas для аналізу даних

Вимоги

Комп’ютер, інтернет і бажання вчитися

Опис

Чи готові ви почати свій шлях, щоб стати Data Scientist?

Цей всеосяжний курс стане вашим керівництвом до вивчення того, як використовувати можливості Python для аналізу даних, створення красивих візуалізацій і використання потужних алгоритмів машинного навчання!

Курс регулярно поповнюється новими топіками!

Цей курс призначений як для початківців, які мають певний досвід програмування, так і для досвідчених розробників, які прагнуть перейти на Data Science!

Ви навчитеся програмувати на Python, створювати дивовижні візуалізації даних і використовувати машинне навчання з Python! Ось лише деякі з тем, які ми будемо вивчати:

– Програмування на Python
– NumPy з Python
– Використання pandas Data Frames для розв’язання складних завдань
– Використання pandas для обробки файлів Excel
та багато, багато іншого!

Що ви дізнаєтеся

– Використання Python для Data Science
– Навчіться використовувати NumPy для числових даних
– Навчіться використовувати pandas для аналізу даних
– Записуйтеся на курс і отримайте в портфоліо супер затребувані скіли Data Science!

Для кого цей курс:

Ті, хто хоче отримати скіли Data Scientist

Матеріали курсу

Встановлення інструментів
–
Встановлення Python. Windows
– Встановлення IntelliJ IDEA. Windows
– Встановлення Python. MacOS
– Встановлення IntelliJ IDEA. MacOs

Основи Python

– Hello world!
– Виведення тексту
– Типи даних у Python
– Числові типи даних
– Обчислення виразів
– Змінні в Python
– Рядки в Python
– Рядки. Indexing & Slicing
– Властивості та методи рядків
– Форматування рядків у Python
– Lists у Python
– 2 питання
– Dictionaries у Python
– Tuples у Python
– Sets у Python
– Booleans. Оператори порівняння
– Логічні оператори
– Умовний оператор if elif else
– Цикл for
– Цикл while
– Деякі часто використовувані функції та оператори
– List Comprehension
– Dictionary Comprehension & Set Comprehension
– Nested Lists

Функції Python

– Вступ
– Створення функцій у Python
– *args & **kwargs.
– Лямбда вирази у функціях
– Область видимості (scope) змінних

Data Science Tools

– Anaconda
– Jupyter Notebook

Аналіз даних. Бібліотека NumPy

– NumPy масиви
– Одновимірні масиви. Indexing & Slicing
– Двовимірні масиви. Indexing & Slicing
– Indexing & Slicing
– Операції з масивами

Аналіз даних. Бібліотека Pandas

– Series
– DataFrame
– Selection & Indexing
– MultiIndex
– Missing Data
– groupby()
– concat(), merge(), join()
– Інші операції
– Input/Output
– Завдання з розділу Pandas
– Завдання з розділу Pandas. Рішення

Візуалізація даних. Бібліотека Matplotlib

– Бібліотека Matplotlib. Вступ
– Бібліотека Matplotlib. Частина 1
– Бібліотека Matplotlib. Частина 2
– Бібліотека Matplotlib. Частина 3
– Завдання з розділу Matplotlib
– Завдання з розділу Matplotlib. Рішення

Візуалізація даних. Бібліотека Seaborn

– Бібліотека Seaborn. Вступ
– Dataset Distribution
– Categorical Data
– Matrix Plots
– Grids
– Regression Plots
– Styles
– Завдання з розділу Seaborn
– Завдання з розділу Seaborn. Рішення

Візуалізація даних. Вбудована візуалізація бібліотеки Pandas

– Вбудована візуалізація бібліотеки Pandas
– Завдання
– Розв’язання завдання