Nowoczesna analiza danych z Pandas 2.0 — WalkSelf
★ 3.5 (2) ⏱ 2 godz 36 min 📚 26 lekcji 🎧 Wersja audio

Nowoczesna analiza danych z Pandas 2.0

Opanuj nowoczesne techniki manipulacji i czyszczenia danych przy użyciu najnowszych funkcji Pandas 2.0, w tym integracji Apache Arrow i optymalizacji kopiowania podczas zapisu.

  • 💬 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

Analiza danych rozwija się szybko. Bądź na bieżąco z najnowszymi narzędziami, aby zapewnić wydajność pracy. Jeśli chcesz szybciej obsługiwać duże zbiory danych i pisać czystszy kod, opanowanie najnowszych standardów w zakresie manipulacji danymi jest logicznym następnym krokiem. Ten kurs przeprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje analizy danych za pomocą uaktualnionej biblioteki Pandas 2.0.Będziesz przechodzić od podstawowych struktur danych do zaawansowanych technik optymalizacji wydajności, umożliwiając pisanie szybszych, wydajniejszych potoków danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe struktury danych, takie jak Series i DataFrames, wraz z kluczową terminologią manipulacji danymi. - Skonfiguruj backend Apache Arrow, aby radykalnie przyspieszyć czas ładowania i przetwarzania danych. - Zastosuj optymalizacje kopiowania podczas zapisu, aby napisać bezpieczniejszy, bardziej przewidywalny kod transformacji danych. - Obsługuj brakujące dane precyzyjnie za pomocą nowoczesnych typów danych. - Wydajnie odczytuj i zapisuj zbiory danych przy użyciu nowoczesnych formatów plików i zoptymalizowanych silników pamięci masowej. - Analizuj i filtruj złożone zbiory danych za pomocą zaktualizowanych metod indeksowania i selekcji. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i podstawowych pojęć dotyczących danych, zanim przejdzie krok po kroku do praktycznego czyszczenia danych, transformacji strukturalnych i technik optymalizacji pamięci.Będziesz czytać jasne wyjaśnienia i przykłady kodu strukturalnego, które mają na celu zbudowanie zaufania. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w analizie danych, programistów Pythona, którzy chcą zaktualizować swoje umiejętności, i aspirujących profesjonalistów zajmujących się danymi.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z Pandas, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość zmiennych Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby zmodernizować swoje umiejętności analizy danych i budować bardziej wydajne potoki danych.

Co otrzymasz

  • 📜 Certyfikat ukończenia
    Dodaj do profilu LinkedIn
  • 💬 Osobisty tutor AI
    Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili.
  • 🎧 Wersja audio w zestawie
    Ucz się w drodze — bez ekranu
  • ♾️ 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 36 min praktycznej treści

Recenzje (2)

Anders Jensen DK
★ 3 · 02.06.2026

It's a decent introduction. Could benefit from more diverse examples and a slightly better flow between modules.

Lukas Schmidt DE Zweryfikowany kursant
★ 4 · 27.05.2026

This really helped me solidify some key concepts. The explanations were excellent and the examples were very illustrative. Loved it!

Napisz recenzję

☆☆☆☆☆
Po wysłaniu poprosimy o zalogowanie — szkic zostanie zapisany.

Inni uczyli się też

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