Kurzusleírás

1. nap:

Alapvető Python és Data Analysis készségek áttekintése

A NumPy bemutatása

  • NumPy tömbök létrehozása
  • Gyakori műveletek mátrixokon
  • Ufuncs használata
  • Nézetek és sugárzás a NumPy tömbökön
  • A teljesítmény optimalizálása a hurkok elkerülésével
  • A teljesítmény optimalizálása a cProfile segítségével

Data Analysis és Pandas

  • Vektoros adatok használata pandákban
  • Adatviszály
  • Adatok rendezése és szűrése
  • Összesített műveletek
  • Idősorok elemzése

Data Visualization Matplotlib segítségével

  • Ábrák ábrázolása Matplotlib segítségével
  • A Matplotlib használata pandákból
  • Minőségi diagramok készítése
  • Adatok megjelenítése Jupyter notebookokban
  • Egyéb vizualizációs könyvtárak a Python-ban

2. nap:

Egyéb Python Könyvtárak a Data Analysis számára

  • scikit-learn
  • Scipy
  • statisztikai modell
  • RPy2

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Alapfokú Python és adatelemzési ismeretek

Közönség

  • Python fejlesztő
  • Adatelemzők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák