Віртуальний курс: Udemy |
У реальному світі дані зовсім не чисті, тому такі цінні бібліотеки Python, як-от Pandas.
Якщо маніпуляції з даними сповільнюють ваш робочий процес аналізу даних, цей курс є ключем до повернення вашої влади.
Володійте своїми даними, не дозволяйте вашим даним володіти вами! Коли маніпуляції та підготовка даних становлять до 80% вашої роботи як науковця з даних, вивчення методів обміну даними, які передають необроблені дані в кінцевий продукт для аналізу найефективнішим способом, є важливим для успіху.
Аналізуючи дані за допомогою бібліотеки Python Pandas, ви можете легко досягати кращих результатів, підвищувати продуктивність, витрачати більше часу на усунення несправностей і менше часу на керування даними, а також ефективніше передавати свої ідеї.
Цей курс готує вас до цього! З Pandas DataFrame приготуйтеся дізнатися про підходи до маніпулювання даними, підготовки, сортування, змішування та очищення, щоб перетворити хаотичні фрагменти даних у кінцевий продукт попереднього аналізу.
Саме тому Pandas є найпопулярнішою бібліотекою Python у наукових дослідженнях даних і чому дослідники даних у Google, Facebook, JP Morgan та майже в усіх інших великих компаніях, які аналізують дані, використовують Pandas.
Якщо ви хочете навчитися ефективно використовувати Pandas для маніпулювання, трансформації, обертання, стекування, об’єднання та агрегування ваших даних для підготовки візуалізації, статистичного аналізу або машинного навчання, цей курс для вас.
Ось що ви можете очікувати, коли зареєструєтесь у свого викладача, Ph.
D.
Семюел Хінтон – навчіться загальним і розширеним методам обробки даних Pandas, щоб якнайефективніше отримати вихідні дані в кінцевий продукт для аналізу.
Отримуйте кращі результати, витрачаючи більше часу на усунення несправностей і менше часу на керування даними.
Дізнайтеся, як формувати та маніпулювати даними, щоб зробити статистичний аналіз і машинне навчання максимально простими.
Використовуйте останню версію Python і галузеву стандартну бібліотеку Pandas.
Виконання аналізу даних за допомогою бібліотеки Pythons Pandas може багато чого допомогти, але воно має свої недоліки.
І цей курс допоможе вам перемогти їх прямо: 1. Panda має круту криву навчання: у міру того, як ви заглиблюєтеся в бібліотеку Pandas, крива навчання стає все крутішою.
Цей курс безперебійно допоможе новачкам і користувачам середнього рівня ознайомитися з усіма аспектами Pandas.
2. Недостатня документація: без належної документації важко освоїти нову бібліотеку.
Коли йдеться про розширені функції, документація Pandas рідко буває корисною.
Цей курс допоможе вам легко зрозуміти передові методи Pandas і заощадить час на пошуки допомоги.
Після цього курсу ви почуватиметеся комфортно, вивчаючи складні та різнорідні набори даних, знаючи з абсолютною впевненістю, що зможете отримати корисний результат для наступного етапу аналізу даних.
Ось уважний погляд на навчальну програму: Завантаження та створення Pandas DataFrames Візуалізація ваших даних за допомогою базових діаграм і 1D, 2D і багатовимірних візуалізацій.
Виконання базових маніпуляцій DataFrame: індексування, додавання тегів, сортування, нарізка, фільтрація тощо.
Виконання розширених маніпуляцій Pandas DataFrame: багаторазове індексування, стекування, ієрархічне індексування, обертання, об’єднання тощо.
Виконання групування DataFrame: агрегація, імпутація тощо.
Оволодійте маніпуляціями з часовими рядами: повторним індексуванням, повторною вибіркою, змінними функціями, ланцюжком методів і фільтрацією тощо.
Злиття Pandas DataFrames Нарешті, цей курс включає шпаргалку та практичні вправи, які базуються на прикладах із реального життя.
Тож ви не тільки вивчите теорію, а й попрактикуєтеся з Pandas.
Udemy має найбільше сховище онлайн-курсів у світі
Після завершення доступ до вмісту курсу, щоб ви могли насолоджуватися його майбутніми оновленнями
Експерти у своїх галузях з усього світу діляться досвідом у Udemy
З усього світу 480 мільйонів разів були зараховані на курси Udemy
Привіт, чим я можу вам допомогти? Ви зацікавлені в курсі? Про який предмет?
Додати відгук