Python do analizy danych: NumPy, Pandas i wizualizacja danych

Surowe dane są bezużyteczne bez narzędzi do czyszczenia, analizy i wizualizacji.Aby wejść w naukę danych lub uczenie maszynowe, musisz najpierw opanować najważniejsze biblioteki danych Pythona. Ten kurs tekstowy prowadzi od absolutnych koncepcji początkujących do praktycznej manipulacji i wizualizacji danych.Będziesz przechodzić od pisania podstawowych skryptów Pythona do pewnego czyszczenia bałaganu zbiorów danych, wykonywania złożonych operacji numerycznych i generowania przejrzystych wizualisacji danych. Po drodze przyjmiesz nowoczesne przepływy pracy w branży, w tym czyste praktyki kodowania i wskazówki dotyczące potoków danych. Czego się nauczysz: * Zrozumienie podstawowych struktur danych, takich jak tablice NumPy i Pandas DataFrames. * Czyszczenie i wstępne przetwarzanie bałaganu, zestawy danych w świecie rzeczywistym poprzez obsługę brakujących wartości i filtrowanie wartości odstających. * Wykonywanie złożonych operacji matematycznych i statystycznych przy użyciu zoptymalizowanych technik wektoryzacji. * Tworzenie wizualizacji danych informacyjnych za pomocą Matplotlib i Seaborn do komunikowania spostrzeżeń. * Zastosuj nowoczesne praktyki ram danych i czyste standardy kodowania, aby zapewnić powtarzalne przepływy danych. Zaczniesz od zbadania podstawowych pojęć i terminologii danych, a następnie przejdziesz do krok po kroku pisemnych wyjaśnień i praktycznych ćwiczeń kodowych.Materiał płynnie przechodzi od podstawowej manipulacji tablicą do zaawansowanych technik agregacji i wizualizacji danych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą zbudować solidne podstawy analizy danych przed przejściem do uczenia maszynowego.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie danych, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie zmiennych i pętli Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc analizy danych za pomocą Pythona.