A useful introduction. The explanations were generally clear, but a few concepts required extra digging.
Eksplorująca analiza danych w Pythonie: Analizowanie nowych zestawów danych
Dowiedz się, jak pewnie otwierać, czyścić i wyodrębniać wstępne informacje z dowolnego nieznanego zbioru danych za pomocą nowoczesnych bibliotek Pythona i uporządkowanych procesów analitycznych.
-
💬
Instruktor AI
Zadawaj pytania o każdą lekcję i otrzymuj jasną odpowiedź od razu, o każdej porze. -
🕐
Zacznij kiedy chcesz
Bez harmonogramów i terminów — ucz się we własnym tempie, kiedy chcesz. -
🌐
Po polsku
Lekcje, zadania i certyfikat — wszystko w pełni w Twoim języku.
O tym kursie
W obliczu zupełnie nowego zestawu danych może czuć się przytłaczająco, gdy nie wiesz, gdzie zacząć szukać wzorców.Ten kurs tekstowy uczy, jak systematycznie podchodzić, kontrolować i rozumieć dowolny zestaw danych od podstaw za pomocą Pythona.
Przejdziesz od patrzenia na surowe wiersze danych do pewnego wydobywania znaczących historii, identyfikowania anomalii i przygotowywania danych do głębszego modelowania.Opanujesz podstawowe nawyki, które profesjonalni analitycy danych używają do sprawdzania jakości danych i odkrywania ukrytych relacji.
Czego się nauczysz:
- Zrozum podstawowe zasady eksploracyjnej analizy danych i jak uporządkować swoje początkowe zapytanie.
- Wyczyść i wstępnie przetwarzaj surowe dane, obsługując brakujące wartości, duplikaty i nieprawidłowe typy danych.
- Zastosuj nowoczesne techniki Pandas i poznaj wysokowydajne alternatywy, takie jak Polars, w celu wydajnej manipulacji danymi.
- Analizuj rozkłady liczbowe i kategoryczne za pomocą statystyk opisowych i macierzy korelacji.
- Napisz solidny, czytelny kod analizy danych przy użyciu nowoczesnych praktyk Pythona, w tym podstawowych wskazówek dotyczących typu.
- Zidentyfikuj wartości odległe i anomalie, które mogą przesłonić wyniki analityczne lub modele uczenia maszynowego.
Zaczniesz od nauki podstawowej terminologii i filozofii eksploracji danych, zanim przejdziesz do krok po kroku pisemnych wyjaśnień i ćwiczeń opartych na kodzie.Materiał prowadzi Cię logicznie od początkowego ładowania pliku do zaawansowanej analizy relacji wielu zmiennych.
Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, badaczy i początkujący, którzy mają podstawową wiedzę na temat składni Pythona i chcą rozwijać praktyczne umiejętności przetwarzania danych.Nie jest wymagana zaawansowana matematyka ani wcześniejsze doświadczenie w zakresie danych.
Zacznij czytać już dziś, aby zbudować uporządkowany, profesjonalny przepływ pracy do analizy dowolnego zestawu danych, który napotkasz.
Co otrzymasz
-
📜
Certyfikat ukończenia
Dodaj do profilu LinkedIn -
💬
Osobisty tutor AI
Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili. -
♾️
Dożywotni dostęp
Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia -
📱
Telefon lub komputer
Działa wszędzie, na każdym urządzeniu -
💸
Zwrot w 14 dni
Bez pytań -
⚡
Krótko i konkretnie
2 godz 30 min praktycznej treści
Recenzje (18)
Szkolenie: Struktura była logiczna, ale chciałbym, aby było więcej praktycznych ćwiczeń poza podstawowymi przykładami.
Hmm, I'm not sure this is for absolute beginners. It assumes a bit of prior knowledge that wasn't explicitly taught. Some examples were confusing.
This course exceeded my expectations! The examples were spot-on and really helped solidify the learning. Definitely worth the time.
Fantastic learning experience. The pace was perfect and the examples really clarified things. Definitely worth the time.
A truly excellent learning experience. The flow was logical and the examples were super helpful.
It's a solid course. The structure is logical and most of the examples were helpful. Could use a few more real-world scenarios though.
It's a good course if you have some prior knowledge. For absolute beginners, some concepts might be a bit challenging. The structure is logical, though.
A good introduction. The structure was mostly clear, but I wish there were a few more real-world examples. Still, learned a lot.
Co za wspaniałe doświadczenie edukacyjne! Przepływ informacji był doskonały, a ćwiczenia praktyczne były kluczowe.Bardzo zadowolony z tego.
Pretty good introduction. The examples were helpful, but I wish there was a bit more practice material. Solid value for the cost.
Informative and well-organized. Could benefit from more varied examples in later modules.
It's a decent introduction. Could benefit from more diverse examples and a slightly better flow between modules.
Hmm, I'm not sure this is ideal for beginners. Some concepts were glossed over, and the examples weren't always clear.
Found it useful for a refresher. Not sure it would be the best starting point for a complete beginner, tbh.
Couldn't have asked for a better learning experience. The structure flowed perfectly, and the examples were incredibly relevant. Highly recommend!
Found it useful. The flow was logical, and the illustrative examples helped solidify the ideas. Could have used a bit more depth.
Fantastic course. The examples used were spot on and really helped solidify the concepts. My understanding has improved dramatically.
Inni uczyli się też
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Python dla Danych: Pierwsze Kroki Początkującego
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Python dla analizy danych: Fundamenty przekwalifikowania zawodowego
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Python i SQL do analizy danych: od CSV do pulpitu nawigacyjnego
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Podstawy Data Science z Pythonem (Wydanie Hindi)
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
Najczęstsze pytania
Czego potrzebuję, by wziąć udział w tym kursie? +
Wystarczy telefon lub komputer z internetem. Bez instalacji i specjalnego sprzętu.
Jak zapłacić? +
Kartą przez Stripe. Nie przechowujemy danych karty — robi to bezpiecznie Stripe.
Czy mogę otrzymać zwrot? +
Tak — pełen zwrot w 14 dni, bez pytań.
Jak długo będę mieć dostęp? +
Na zawsze. Po zakupie kurs jest twój — wracaj, kiedy chcesz.
Czy dostanę certyfikat? +
Tak. Po ukończeniu otrzymasz certyfikat, który możesz dodać do profilu LinkedIn.
Stworzony dla uczących się w
IT
Design
Finanse
Marketing
Ochrona zdrowia
Edukacja
Hotelarstwo
Produkcja