Python для анализа данных: NumPy, Pandas и визуализация данных

Исходные данные бесполезны без инструментов для их очистки, анализа и визуализации. Чтобы заняться наукой данных или машинным обучением, сначала необходимо освоить основные библиотеки данных Python. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия и начать практическое манипулирование данными и их визуализацию. Вы научитесь писать простые скрипты на Python, уверенно очищать неорганизованные наборы данных, выполнять сложные числовые операции и создавать четкие визуализация данных. По пути вы будете применять современные отраслевые рабочие процессы, включая чистые методы кодирования и типовые подсказки для конвейеров данных. Что вы узнаете: * Понимание основных структур данных, таких как массивы NumPy и Pandas DataFrames. * Очистить и предварительной обработки беспорядочных, реальных наборов данных путем обработки отсутствующих значений и фильтрации отклонений. * Выполнять сложные математические и статистические операции с использованием оптимизированных методов векторизации. * Создание информативных визуализаций данных с использованием Matplotlib и Seaborn для обмена информацией. * Применение современных методов обработки данных и стандартов чистого кодирования для обеспечения воспроизводимости рабочих процессов. Вы начнете с изучения основных понятий и терминологии данных, а затем перейдете к поэтапным письменным объяснениям и практическим упражнениям по коду. Материал плавно переходит от основных манипуляций с массивами к продвинутым методам агрегирования и визуализации данной. Этот курс предназначен для начинающих, которые хотят заложить прочный фундамент в анализе данных, прежде чем перейти к машинному обучению. Не требуется предварительного опыта в области науки данных. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу анализа данных с помощью Python.