b>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
— 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
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 вивчатимемо:
— Программирование на Python
— NumPy с Python
— Использование pandas Data Frames для решения сложных задач
— Использование pandas для обработки файлов Excel
і багато, багато іншого!
Що ви дізнаєтеся
— 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 цей курс:
Ті, хто хоче отримати скіли Data Scientist
Матеріали курсу
Встановлення інструментів
—
Встановлення Python. Windows
— Установка IntelliJ IDEA. Windows
— Установка Python. MacOS
— Установка IntelliJ IDEA. MacOs
Основи 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
Функції Python
— Введение
— Создание функций в Python
— *args & **kwargs.
— Лямбда выражения в функциях
— Область видимости (scope) переменных
Інструменти Data Science
— Anaconda
— Jupyter Notebook
Аналіз даних. Бібліотека NumPy
— NumPy массивы
— Одномерные массивы. Indexing & Slicing
— Двумерные массивы. Indexing & Slicing
— Indexing & Slicing
— Операции с массивами
Аналіз даних. Бібліотека 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
Візуалізація даних. Бібліотека 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
Візуалізація даних. Бібліотека Seaborn
— Библиотека Seaborn. Введение
— Dataset Distribution
— Categorical Data
— Matrix Plots
— Grids
— Regression Plots
— Styles
— Задание по разделу Seaborn
— Задание по разделу Seaborn. Решение
Візуалізація даних. Вбудована візуалізація бібліотеки Pandas
— Встроенная визуализация библиотеки Pandas
— Задание
— Решение задания
Відгуки
Відгуків немає, поки що.