Основы науки данных на Python: NumPy, Pandas и Matplotlib

Исходные данные ценны только в том случае, если вы знаете, как извлечь из них смысл. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные инструменты Python для анализа данных, превращая необработанные данные в полезные выводы. Вы превратитесь из абсолютного новичка в уверенного аналитика данных, способного готовить, очищать и исследовать наборы данных. Читая структурированные объяснения и практикуясь с четкими примерами кода, вы научитесь думать как ученый данных и писать чистый, эффективный код на Python.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание ключевой терминологии науки данных, а также основных концепций перед написанием первой строки кода.\n- Обработка многомерных массивов и выполнение Выполняйте высокопроизводительные числовые операции с помощью NumPy.\n- Очистка, фильтрация и агрегирование структурированных данных с помощьй Pandas, включая современные методы цепной обработки.\n - Создание ясных и информативных визуализаций данных при помощи Matplotlib для обмена результатами.\n с современными типами данных с возможностью нулевого значения.\n\nКурс начинается с основной терминологии и настройки, а затем систематически проходит через манипуляции с массивами, операции с рамками данные и методы визуализации. Вы будете продвигаться через письменные объяснения, просмотры кода и практические упражнения, предназначенные для укрепления вашего обучения. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих в области науки данных и программирования на Python; не требуется предыдущий опыт работы с библиотеками анализа данных.\n\nНачните свое путешествие в науку данных сегодня и начните накапливать практические навыки, необходимые для анализа реальных данных.