Осваиваем Pandas: введение в анализ 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.
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.
Название: Осваиваем Pandas: введение в анализ данных
Год издания: 2024
Автор: Александр Сидоров
Жанр: Администрирование и программирование
Количество страниц: много
Формат: PDF
Язык: Русский
Размер: 16 Mb
Скачать Осваиваем Pandas: введение в анализ данных
|
|
Tweet |
|
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Процедура регистрации бесплатна и займет у вас всего пару минут!
После регистрации вам станет доступна информация скрытя фразой:
"Внимание! У вас нет прав для просмотра скрытого текста."
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Процедура регистрации бесплатна и займет у вас всего пару минут!
После регистрации вам станет доступна информация скрытя фразой:
![]() |
Аналитик 1С. Основные инструменты и ввод в профессию + 1С: Система компоновки данных Пройдя курс "Аналитик 1С", вы приобретете комплексные знания и практические навыки, необходимые для успешной работы в сфере анализа и оптимизации бизнес-процессов с использованием системы 1С. Эти навыки помогут вам повысить эффективность работы компании, улучшить управление данными и автоматизировать ключевые процессы. |
![]() |
PostgreSQL для начинающих: от основ SQL до администрирования БД Курс «PostgreSQL для начинающих: от основ SQL до администрирования баз данных» предоставляет комплексное введение в мир одной из самых мощных и гибких реляционных СУБД. Он охватывает все аспекты работы с PostgreSQL, начиная от основ SQL и заканчивая продвинутыми методами администрирования баз данных. По окончании курса вы сможете эффективно |
![]() |
Python для data science Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке |
![]() |
Уэс Маккинни - Python и анализ данных Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. |
![]() |
Python и анализ данных В книге "Python и анализ данных" рассматриваются вопросы переформатирования, очистки и обработки данных на Python. Ее можно также рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных, главным образом, обработку данных. |
