Администратор
Команда форума
Администратор
Модератор
VIP Разбойник
Автор: Udemy
Название: Библиотеки Python и обработки данных, полный диплом (2021)
Описание:
Здравствуйте и добро пожаловать на получение полного диплома о Python и библиотеках обработки данных 2021 года.
Наука о данных - это огромная область, и одна из многообещающих областей, которая быстро распространяется, а также одна из очень полезных, и она расширяется день ото дня из-за ее большого значения и преимуществ, так как это будущее.
Наука о данных позволяет компаниям измерять, отслеживать и записывать показатели производительности для облегчения и повышения эффективности принятия решений. Компании могут анализировать тенденции, чтобы принимать важные решения для лучшего взаимодействия с клиентами, повышения производительности компании и увеличения прибыльности.
А использование науки о данных и ее инструментов зависит от цели, которую вы от них хотите.
Например, использование науки о данных в здравоохранении сильно отличается от использования науки о данных в финансах, бухгалтерском учете и так далее. И я покажу вам основные библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, которые вы можете использовать в различных областях.
Одним из самых мощных языков программирования, используемых для науки о данных, является Python, который представляет собой легкий, простой и очень мощный язык с множеством библиотек и пакетов, которые облегчают работу со сложными и различными типами данных.
В этом курсе вы узнаете:
В этом курсе вы научитесь программировать на Python с самого начала, а затем узнаете, как работать с самыми известными библиотеками и инструментами языка Python, связанными с наукой о данных, начиная со сбора, сбора и анализа данных для визуализации данных. с передовыми технологиями, и на их основе компании принимают необходимые решения.
Я Ахмед Ибрагим, инженер-программист и инструктор, и я обучил более 200 000 инженеров и разработчиков по всему миру темам, связанным с языками программирования и их приложениями, и в этом курсе мы глубоко погрузимся в основные основы Python, Расширенные основы, библиотеки обработки данных, числовой Python, Pandas, Matplotlib и, наконец, Seaborn.
Я надеюсь, что вы присоединитесь к нам в этом курсе, чтобы овладеть языком Python для анализа и визуализации данных, как профессионалы в этой области.
Нам есть о чем рассказать в этом курсе.
Давайте начнем!
Для кого этот курс:
Подробнее:
Скачать:
Название: Библиотеки Python и обработки данных, полный диплом (2021)
Описание:
Здравствуйте и добро пожаловать на получение полного диплома о Python и библиотеках обработки данных 2021 года.
Наука о данных - это огромная область, и одна из многообещающих областей, которая быстро распространяется, а также одна из очень полезных, и она расширяется день ото дня из-за ее большого значения и преимуществ, так как это будущее.
Наука о данных позволяет компаниям измерять, отслеживать и записывать показатели производительности для облегчения и повышения эффективности принятия решений. Компании могут анализировать тенденции, чтобы принимать важные решения для лучшего взаимодействия с клиентами, повышения производительности компании и увеличения прибыльности.
А использование науки о данных и ее инструментов зависит от цели, которую вы от них хотите.
Например, использование науки о данных в здравоохранении сильно отличается от использования науки о данных в финансах, бухгалтерском учете и так далее. И я покажу вам основные библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, которые вы можете использовать в различных областях.
Одним из самых мощных языков программирования, используемых для науки о данных, является Python, который представляет собой легкий, простой и очень мощный язык с множеством библиотек и пакетов, которые облегчают работу со сложными и различными типами данных.
В этом курсе вы узнаете:
- Инструменты Python для анализа данных
- Основы Python
- Объектно-ориентированный Python
- Продвинутые основы Python
- Обработка данных с помощью Python
- Числовой Python (NumPy)
- Анализ данных с помощью Pandas
- Визуализация данных с помощью Matplotlib
- Расширенные графики с Seaborn
- Инструктор QA Поддержка и помощь
В этом курсе вы научитесь программировать на Python с самого начала, а затем узнаете, как работать с самыми известными библиотеками и инструментами языка Python, связанными с наукой о данных, начиная со сбора, сбора и анализа данных для визуализации данных. с передовыми технологиями, и на их основе компании принимают необходимые решения.
Я Ахмед Ибрагим, инженер-программист и инструктор, и я обучил более 200 000 инженеров и разработчиков по всему миру темам, связанным с языками программирования и их приложениями, и в этом курсе мы глубоко погрузимся в основные основы Python, Расширенные основы, библиотеки обработки данных, числовой Python, Pandas, Matplotlib и, наконец, Seaborn.
Я надеюсь, что вы присоединитесь к нам в этом курсе, чтобы овладеть языком Python для анализа и визуализации данных, как профессионалы в этой области.
Нам есть о чем рассказать в этом курсе.
Давайте начнем!
Для кого этот курс:
- Новички и новички в Python
- Специалист по данным, знающий другие языковые инструменты
- Новые аналитики данных Python
- Новички в области науки о данных
- Новые разработчики и программисты
- Программисты и разработчики, которые знают другой язык программирования, но плохо знакомы с Python
- Всем, кто хочет использовать Python для анализа и визуализации данных в короткие сроки!
- Код на языке программирования Python
- Функциональное программирование на Python
- Структурирование данных с помощью контейнеров для сбора
- Объектно-ориентированный дизайн
- Продвинутые основы Python
- Обработка данных с помощью библиотек Python
- Числовой Python
- Извлечение и анализ данных из разных ресурсов
- Анализ данных с помощью Pandas
- Визуализация данных с использованием matplotlib
- Расширенная визуализация с помощью Seaborn
- Создавайте решения Python для науки о данных
- Получите поддержку и помощь инструктора по обеспечению качества
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование:
