![Trinity](/data/avatars/l/88/88271.jpg?1626298761)
Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 28.090
- Реакции
- 367.803
Последние темы автора:
[Apeiron] Изменения как искусство (занятие 2) (2024)
[EduNote] Современный подход - ПРЛ или кПТСР. (2024)
[artterapia] 27 Международная научно-практическая конференция «Арт-терапия...
[Первая школа биохакинга] Гайд по экосредствам. Экосредства для уборки...
[Точка интеллекта] Удовольствие от чтения - русская классика. II цикл. Иван...
[EduNote] Современный подход - ПРЛ или кПТСР. (2024)
[artterapia] 27 Международная научно-практическая конференция «Арт-терапия...
[Первая школа биохакинга] Гайд по экосредствам. Экосредства для уборки...
[Точка интеллекта] Удовольствие от чтения - русская классика. II цикл. Иван...
[coursera] Введение в науку о данных на Python (2022)
Этот курс познакомит учащегося с основами среды программирования Python, включая основные методы программирования Python, такие как лямбда-выражения, чтение файлов csv и управление ими, а также библиотеку numpy. В ходе курса будут представлены методы обработки и очистки данных с использованием популярной библиотеки данных Python Pandas, а также представлены абстракции Series и DataFrame в качестве центральных структур данных для анализа данных, а также учебные пособия по использованию таких функций, как группировка, слияние и эффективно использовать сводные таблицы. К концу этого курса студенты смогут брать табличные данные, очищать их, манипулировать ими и проводить базовый логический статистический анализ.
Этот курс следует пройти перед любым другим курсом по прикладной науке о данных с Python: прикладное построение графиков, построение диаграмм и представление данных на Python, прикладное машинное обучение на Python, прикладной анализ текста на Python, прикладной анализ социальных сетей на Python.
Материал на английском языке
Подробнее:
Этот курс познакомит учащегося с основами среды программирования Python, включая основные методы программирования Python, такие как лямбда-выражения, чтение файлов csv и управление ими, а также библиотеку numpy. В ходе курса будут представлены методы обработки и очистки данных с использованием популярной библиотеки данных Python Pandas, а также представлены абстракции Series и DataFrame в качестве центральных структур данных для анализа данных, а также учебные пособия по использованию таких функций, как группировка, слияние и эффективно использовать сводные таблицы. К концу этого курса студенты смогут брать табличные данные, очищать их, манипулировать ими и проводить базовый логический статистический анализ.
Этот курс следует пройти перед любым другим курсом по прикладной науке о данных с Python: прикладное построение графиков, построение диаграмм и представление данных на Python, прикладное машинное обучение на Python, прикладной анализ текста на Python, прикладной анализ социальных сетей на Python.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.