Analiza danych w Pythonie z Pandas: od podstaw do nowoczesnych procesów

Jeśli masz dość oprogramowania do arkuszy kalkulacyjnych, które zawiesza się pod ciężarem dużych zbiorów danych, nadszedł czas, aby uaktualnić swoje umiejętności analityczne.Przejście na programową analizę danych pozwala zautomatyzować powtarzalne zadania i łatwo obsługiwać ogromne ilości informacji. Ten pisemny kurs przeprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje Pythona i Pandas, standardowego zestawu narzędzi do manipulacji danymi.Będziesz przechodzić od zrozumienia podstawowej składni do wykonywania zaawansowanych transformacji danych, czyszczenia bałaganu zestawów danych w świecie rzeczywistym i przygotowywania danych do nowoczesnych potoków analitycznych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe struktury danych w Pandas, w tym Series i DataFrames, używając nowoczesnych typów danych o zerowych wartościach. - Wyczyść i wstępnie przetwarzaj bałaganiarskie zbiory danych, obsługując brakujące wartości, usuwając duplikaty wierszy i konwertując typy danych. - Filtruj i sortuj złożone tabele danych, aby wyodrębnić precyzyjne informacje na podstawie wielu warunków logicznych. - Zgromadź i pogrupuj dane, aby obliczyć kluczowe wskaźniki biznesowe i wykonać złożone podsumowania statystyczne. - Łącz wiele zestawów danych za pomocą scalania, łączenia i łączenia w celu zbudowania kompleksowych potoków danych. - Zastosuj nowoczesne techniki optymalizacji Pandas, w tym łańcuchowanie metod i wykorzystanie wysokowydajnego zaplecza PyArrow. Zaczniesz od podstawowej terminologii i skonfigurowania nowoczesnego środowiska wirtualnego Pythona. Następnie przeczytasz jasne, krok po kroku wyjaśnienia, przeanalizujesz czyste fragmenty kodu i przejdziesz przez praktyczne ćwiczenia tekstowe, które zwiększą Twoją pewność siebie. Kurs Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnie początkujących w programowaniu Pythona i danych, a także dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych, którzy chcą skalować swoje możliwości danych. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc programowej analizy danych.