Представляємо Вашій увазі курс з вивчення обробки та аналізу даних на Python. Курс складається з 4-х частин і включає в себе 48 уроків загальною тривалістю більше 15 години відео.
Перша частина курсу присвячена налаштуванню і роботі з оточенням. Оскільки Pandas-це бібліотека на Python, відповідно, потрібно встановити Python на комп'ютер, якщо його ще немає. Також буде потрібно сама бібліотека pandas. І тут будуть розглянуті два варіанти: установка віртуального оточення і необхідних бібліотек з нуля і установка дистрибутива Anaconda, який включає весь необхідний набір бібліотек.
З другої частини курсу розпочнеться вивчення безпосередньо бібліотеки pandas. Тут буде розглянута одна зі структур даних бібліотеки Pandas-Series.
У третій частині курсу буде вивчатися ключова структура даних-DataFrame. DataFrame представляє дані в табличному вигляді, що дуже зручно для аналізу даних. Тут будуть розглянуті теми читання і запису даних, обробки даних, угруповання і сортування, різні варіанти об'єднання табличних даних і т. д.
Остання частина буде виключно практичною і тут буде показана обробка досить великих обсягів даних на сотні тисяч і навіть мільйони рядків. Також в останній частині курсу буде порушена тема візуалізації даних і робота з бібліотекою Matplotlib.
Продажник:
Перша частина курсу присвячена налаштуванню і роботі з оточенням. Оскільки Pandas-це бібліотека на Python, відповідно, потрібно встановити Python на комп'ютер, якщо його ще немає. Також буде потрібно сама бібліотека pandas. І тут будуть розглянуті два варіанти: установка віртуального оточення і необхідних бібліотек з нуля і установка дистрибутива Anaconda, який включає весь необхідний набір бібліотек.
З другої частини курсу розпочнеться вивчення безпосередньо бібліотеки pandas. Тут буде розглянута одна зі структур даних бібліотеки Pandas-Series.
У третій частині курсу буде вивчатися ключова структура даних-DataFrame. DataFrame представляє дані в табличному вигляді, що дуже зручно для аналізу даних. Тут будуть розглянуті теми читання і запису даних, обробки даних, угруповання і сортування, різні варіанти об'єднання табличних даних і т. д.
Остання частина буде виключно практичною і тут буде показана обробка досить великих обсягів даних на сотні тисяч і навіть мільйони рядків. Також в останній частині курсу буде порушена тема візуалізації даних і робота з бібліотекою Matplotlib.
Продажник:
https://privatelink.de/?https://codeformyself.com/python/index.html