ТАРИФ "VIP Канонир" - СКИДКА 50%!

Перед оплатой введите промо-код:

PIRAT.BIZ_50%
  • Объявление

    Гость, Перед публикацией материалов ознакомьтесь с правилами создания и оформления раздач.

[Udemy] Python для науки о данных с нуля до продвинутого (2022)

ALVILDA

ПОВЕЛИТЕЛЬНИЦА ИНФО ВОЛКОВ
Боцман
Регистрация
13.07.18
Сообщения
23,262
Реакции
140,862
Депозит
0
Сделки
0
Нарушения
0 / 0
Монетки
25638.5
    Голосов: 0
    0.0 5 0 0 https://tor3.pirat.bz/threads/udemy-python-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D0%BD%D0%B0%D1%83%D0%BA%D0%B8-%D0%BE-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D1%81-%D0%BD%D1%83%D0%BB%D1%8F-%D0%B4%D0%BE-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%B2%D0%B8%D0%BD%D1%83%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%BE-2022.183073/
  • #1
Автор: Udemy
Название: Python для науки о данных с нуля до продвинутого (2022)

1671640934629.png


Описание:

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.

Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию


Скачать:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
 
Верх Низ