Текст площадки «Sharewood». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
В этом курсе, который является первой частью большого курса по Pandas вы изучите основы работы с Pandas: Series, DataFrame, научитесь использовать срезы, фильтрацию, математические, статистические функции, сможете уверенно импортировать данные из различных форматов, баз данных, онлайн источников посредством API. Будете
Читать полное описание
В этом курсе, который является первой частью большого курса по Pandas вы изучите основы работы с Pandas: Series, DataFrame, научитесь использовать срезы, фильтрацию, математические, статистические функции, сможете уверенно импортировать данные из различных форматов, баз данных, онлайн источников посредством API. Будете решать большое количество практических задачи и укреплять навыки анализа данных. Первая часть большого курса по Pandas.
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы приобретете следующие навыки:
Понимание основных структур данных в Pandas - Series и DataFrame.
Умение создавать, индексировать и манипулировать данными в Series и DataFrame.
Навыки выполнения различных операций, включая срезы, фильтрацию и арифметические операции, над данными в Pandas.
Знание методов агрегирования и преобразования данных, включая сортировку и применение статистических функций.
Умение загружать данные из различных источников в Pandas, включая файлы различных форматов и базы данных.
Применение математических, статистических и пользовательских функций к данным в Pandas.
Решение практических задач по анализу данных с использованием Pandas.
Подготовка данных для дальнейшего анализа и визуализации.
Уверенное владение основами Pandas и готовность к изучению более сложных тем в дальнейшем.
Эти навыки позволят студентам эффективно работать с данными, проводить анализ, манипуляции с помощью библиотеки Pandas, а также подготовят их к более продвинутым аспектам анализа данных.
Цель курса - предоставить учащимся знания и навыки, необходимые для эффективного использования библиотеки Pandas в анализе данных. Участники курса научатся работать с основными структурами данных, проводить базовые операции с данными, использовать фильтрацию агрегирование, а также загружать и обрабатывать данные из различных источников. В результате участники курса смогут эффективно применять Pandas для решения задач анализа данных в своей профессиональной деятельности и исследованиях.
Александр Сидоров. Специалист по физике конденсированного состояния. Получил степень кандидата физико-математических наук в 2004 году. Преподаю физические дисциплины и дисциплины, связанные с моделированием физических процессов.
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
Выбирайте не только по цене
ЦенаСумма и выгодность предложения
Удобство интерфейсаОценка формата занятий
Встроенный просмотрБез скачивания всего курса
Занятия с телефонаБез работы с архивами
Без рекламыПри работе с материалами
Найти нужный моментНе пересматривая весь урок
Разобраться в темеПомощь по содержанию, не куратор
«В Курсе» — наш основной вариант для перехода. В таблице — возможности сервисов; состав конкретного курса уточняйте перед оплатой.
Как мы оцениваем и что входит в доступ
Звёзды — наша оценка, не отзывы покупателей. Удобство: 2 базовых балла, по одному за занятия без обязательного скачивания, навигацию по курсу и встроенного помощника. Оценка описывает формат сервиса, а не проверку каждого урока.
Цена сравнивается только при подтверждённых одинаковых тарифе, сроке и виде оплаты. Разница с минимальной ценой до 10% — 5 звёзд, до 30% — 4, до 60% — 3, до 100% — 2, больше — 1. Устаревшие и неизвестные цены не оцениваются. Прочерк означает, что данных недостаточно, а не что функции нет.
В Курсе
Курс ещё не подтверждён в библиотеке. Пока доступен поиск во «В Курсе»; цену и возможность добавления нужно уточнить.
Курс создан для тех, кто много работает с данными. При этом не имеет значения, в каком источнике они хранятся: в Excel, CSV или базах данных. Также неважно, какие инструменты вы уже используете для обработки данных: Excel, SQL или Python.
Что известно об альтернативе
Формат: Всего вас ждет 18 коротких видеоуроков средней продолжительностью от одной до четырех минут. Вы увидите процесс реализации проекта и постепенно познакомитесь с возможностями KNI… источник ↗︎
Освойте основы Data Science — от получения и очистки данных до их анализа и визуализации. Курс познакомит вас с ключевыми инструментами и библиотеками (Pandas, NumPy, Matplotlib), поможет понять базовые принципы работы с данными и научит создавать информативные графики. Подходит для начинающих, без опыта в программиров
Что известно об альтернативе
Документ: На странице курса указано: сертификат не выдаётся. источник ↗︎
Основы Python, математики и статистики для подготовки к профессии Data Scientist и основному курсу Школы Данных. Если Вы хотите изучать машинное обучение и анализ данных, но у Вас не хватает знаний Python и математики, то Вам на этот курс. Мы разберем все, что Вам необходимо знать, чтобы проходить обучение профессии Da
Воркшоп для системных и бизнес-аналитиков, которые хотят познакомиться с BI-инструментами анализа данных
Что известно об альтернативе
Сопровождение: Практика проходит в командах по 3-4 человека. Демонстрация примеров и обратная связь преподавателя — в общей группе воркшопа. источник ↗︎
С каждым новым днём растет проникновение компьютерных технологий во все отрасли. Сейчас наступило то время, когда количество информации растет ежедневно в геометрической прогрессии. Без использования современных технологий и программ невозможно быстро и четко определить направление дальнейшего развития. Потоки информац
![Обложка курса: «Осваиваем Pandas - введение в анализ данных» [Stepik] | Data Science - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fosvaivaem-pandas-vvedenie-v-analiz-dannykh-stepik-data-science-sharewood-editorial-f62e2420.webp&w=1200&q=75)
![Обложка курса: «Анализ данных в KNIME» [Stepik] | Data Science - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fanaliz-dannykh-v-knime-stepik-data-science-obuchenie-sharewood-editorial-8fdd084b.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Анализ и визуализация данных в BI-системах (на примере Yandex DataLens)» [systems education] | Data Science - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fanaliz-i-vizualizatsiya-dannykh-v-bi-sistemakh-na-primere-yand-sharewood-editorial-adfa4f77.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Динамический анализ данных в Tableau» [Udemy] | Data Science - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fdinamicheskiy-analiz-dannykh-v-tableau-udemy-data-science-obuc-sharewood-editorial-6ff3cdc0.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «AI Аналитик - Анализ и визуализация данных с помощью AI-инструментов» [Product University] | Data Science - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fai-analitik-analiz-i-vizualizatsiya-dannykh-s-pomoshchyu-ai-in-sharewood-editorial-5871d49d.webp&w=640&q=75)