«Python для науки о данных с нуля до продвинутого» [Udemy]

Почему Python необходим для науки о данных и анализа данных? Существует множество причин, по которым Python чрезвычайно важен для анализа данных, вот некоторые из них: гибкость Легко учить Открытый исходный код Хорошо поддерживается Изучите Python для науки о данных Те, кто хочет начать изучать Python для науки о данных или повысить свою квалификацию, могут записаться на сертификационный курс Python. Data Science YF предлагает курс. Сегодня наука о данных и аналитика применяются в разных отраслях. Некоторые из них включают здравоохранение, финансовые и страховые услуги, электронную коммерцию, розничную торговлю, развлечения, образование и многое другое. Именно по этой причине существуют большие возможности в науке о данных и аналитике данных, которые, как ожидается, будут расти в ближайшем будущем. Типичная начальная зарплата специалиста по данным может легко превышать 100 000 евро в год. Вы узнаете о Python для науки о данных с нуля, чтобы продвинуться во всех практических работах в Jupiter NoteBook... Беглый взгляд на курс Как установить Анаконду Обзор Jupyter NoteBook Модуль 1: переменные, типы данных и операторы. Модуль 2: Структуры данных Структуры данных: список, кортеж, набор, словарь Модуль 3: Поток управления Поток управления: оператор If Else, цикл while, цикл for Модуль 4: Функции Функции: как создать функцию, функцию вызова, параметр или аргумент, встроенные функции, лямбда, рекурсия Модуль 5: Работа с файлами Работа с файлами: создание, чтение, обновление и удаление файлов Модуль 6: NumPy NumPy: установка и импорт NumPy, массив OD, массив 1D, массив 2D, массив 3D, нарезка, форма, изменение формы, объединение, разделение, поиск, сортировка Модуль 7: Панды Pandas: установка и импорт Pandas, чтение файлов, анализ фрейма данных, очистка данных Модули 8: Matplotlib Matplotlib: установка и импорт Matplotlib и Pyplot, построение графиков x и y, маркеры, создание линий, стиль, точечные диаграммы, гистограммы, гистограмма, круговая диаграмма. Мы — группа опытных специалистов по данным, обладающих знаниями в области машинного обучения, искусственного интеллекта, программирования (Python), обработки данных, обработки изображений и НЛП. Мы работаем и имеем опыт работы в крупных компаниях Европы и Азии. Мы хотим поделиться своими знаниями с людьми, которые хотят начать работу в области данных, а также с теми, кто хочет улучшить свои навыки. Для этого мы подготовим серию курсов в основном по программированию на Python для специалистов по данным, методам и методам машинного обучения , статистике, искусственному интеллекту и науке о данных . Для кого этот курс: Для начинающих в науке о данных и анализе данных Чему вы научитесь: Как установить Анаконду Обзор ноутбука Jupyter Модуль 1: переменные, типы данных и операторы. Модуль 2: Структуры данных: список, кортеж, набор, словарь. Модуль 3: Поток управления: оператор If Else, цикл while, цикл for Модуль 4: Функции: как создать функцию, вызов функции, параметр или аргумент, встроенные функции, лямбда, рекурсия Модуль 5: Работа с файлами: создание, чтение, обновление и удаление файлов. Модуль 6: NumPy: установка и импорт NumPy, создание массива OD, 1D-массив, 2D-массив, 3D-массив, нарезка, форма, изменение формы, объединение, разделение, поиск, сортировка Модуль 7: Pandas: установка и импорт Pandas, чтение файлов, анализ фрейма данных, очистка данных Модули 8: Matplotlib: установка и импорт Matplotlib и Pyplot, построение графиков x и y, маркеры, создание линий, стиль, точечные диаграммы, гистограммы, гистограмма, круговая диаграмма.