Junior Python Data Scientist [stepik] [Alex Erofeev]
Этот набор курсов является специализацией для того чтобы с 0 дойти до уровня Junior Python Data Scientist. Особенность включенных курсов в том что первый дает всю базу в максимально короткий срок по языку Python, а второй дает все необходимое для старта в области Data Science (Big Data, Анализ данных).
В комплект входят 2 курса: Python: самый быстрый курс + Python Data Science: самый быстрый курс
Чему вы научитесь
Обе части специализации очень хорошо структурированы, поэтому это самый быстрый способ узнать основу Python и основы Data Science. В программе есть вся база для того чтобы стать разработчиком и специалистом Data Science, после завершения вы сможете сделать свой проект на Python. Цель программы — максимально быстро и точно погрузить Вас в прекрасный мир разработки и Data Science.
Содержание
1. Python: самый быстрый курс
Модуль 1. Введение в Python: история и применение
Введение в Python
Цена 3690 руб
Этот набор курсов является специализацией для того чтобы с 0 дойти до уровня Junior Python Data Scientist. Особенность включенных курсов в том что первый дает всю базу в максимально короткий срок по языку Python, а второй дает все необходимое для старта в области Data Science (Big Data, Анализ данных).
В комплект входят 2 курса: Python: самый быстрый курс + Python Data Science: самый быстрый курс
Чему вы научитесь
- Вы научитесь программировать на Python, будете знать всю базу для разработчика Python + ООП.
- Вы изучите синтаксис, типы данных, операторы, ввод и вывод данных, условные операторы, циклы, простые функции, функции потока, лямбда функции, списки, кортежи, множества, словари, работа с файлами, модули и пакеты, ООП и создадите свой проект!
- Вы научитесь работать с данными в Python, будете знать всю базу для специалиста Data Science.
- Вы изучите работу с численными данными (NumPy), работу с таблицами (Pandas), визуализацию данных, и введение в машинное обучение.
Обе части специализации очень хорошо структурированы, поэтому это самый быстрый способ узнать основу Python и основы Data Science. В программе есть вся база для того чтобы стать разработчиком и специалистом Data Science, после завершения вы сможете сделать свой проект на Python. Цель программы — максимально быстро и точно погрузить Вас в прекрасный мир разработки и Data Science.
Содержание
1. Python: самый быстрый курс
Модуль 1. Введение в Python: история и применение
- Введение в Python: История и применение
- Установка Python и настройка среды разработки
- Структура программы на Python: Синтаксис и комментарии
- Типы данных и переменные в Python
- Операторы в Python: арифметические, логические, сравнения
- Ввод и вывод данных: функции input() и print()
- Условные операторы в Python: if, else, elif
- Циклы в Python: for и while, управление циклами (break, continue
- Функции range() и enumerate() в Python
- Списки в Python и операции над ними
- Кортежи в Python
- Множества в Python
- Словари в Python
- Определение функций: def и return в Python
- Параметры функции и аргументы в Python
- Локальные и глобальные переменные в Python
- Анонимные функции: lambda в Python
- Чтение и запись файлов в Python
- Обработка исключений: try, except, finally в Python
- Импортирование модулей и функций в Python
- Пакеты и пространства имен в Python
- Полезные стандартные модули в Python: math, random, datetime
- Классы и объекты в Python
- Наследование и полиморфизм в Python
- Инкапсуляция и абстракция в Python
- Разработка проекта с применением изученных техник
- Что еще почитать/поделать?
- Python cheat-sheet (шпаргалка)
- Промокоды и скидки!
- Спасибо!
Введение в Python
- Введение в язык программирования Python
- Контроль потока
- Функции и модули в Python
- Работа с библиотеками Python
- Объектно-ориентированное программирование в Python
- Обработка исключений в Python
- Чтение и запись файлов
- Библиотека NumPy: работа с числовыми массивами
- NumPy: базовые возможности
- Задачи по NumPy
- Pandas: это аналог Excel
- Pandas: базовые возможности
- Pandas: расширенные возможности
- Pandas: корреляция, агрегация и фильтрация
- Задачи по Pandas
- Библиотека Matplotlib: создание графиков и диаграмм
- Seaborn — это библиотека визуализации Python, основанная на Matp
- Понимание машинного обучения и его видов
- Библиотека Scikit-Learn: основы работы
- Классификация и регрессия
- Кластеризация и снижение размерности
- Разработка проекта с применением изученных техник
- Что еще почитать/поделать?
- Python cheat-sheet (шпаргалка)
- Промокоды и скидки!
- Спасибо!
Цена 3690 руб
https://stepik.org/course/219364/promo