ПОИСК
Быстрый заказ
ОЦЕНКА КУРСАобщая оценка курса:оценка преподавателя: Хочу скидку |
Курс позволит позннакомиться с основными библиотеками для анализа данных Pandas, NumPy и matplotlib, расcчитанных на опытных программистов на Python.
ПОСЛЕ ИЗУЧЕНИЯ КУРСА АНАЛИЗ ДАННЫХ ПРИ ПОМОЩИ БИБЛИОТЕК NUMPY И PANDAS ЯЗЫКА PYTHON, ВЫ СМОЖЕТЕ:
РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ
|
|||||||||||||||||||||||||||||
Бауманская Содержание курса
Модуль 1: Библиотека NumPy
- Одномерные массивы.
- Многомерные массивы.
- Получение базовой информации о массиве.
- Сравнение массивов NumPy со списками Python.
- Универсальные функции.
- Изменение части массива.
- Добавление вектора строки ко всем строкам.
- Случайные выборки.
- Ряды данных (Series) и таблицы данных (DataFrames).
- Получение доступа к элементам ряда данных Series.
- Выравнивание рядов Series.
- Сравнение одного ряда (Series) с другим.
- Поэлементные операции.
- Создание таблицы DataFrame из массивов NumPy.
- Создание таблицы DataFrame из рядов типа Series.
- Создание таблицы DataFrame из файлов с разделителями CSV.
- Указание строк и столбцов.
- Очистка данных.
- Выбор столбцов и строк.
- Скалярные данные: at[] и iat[].
- Выбор элементов при помощи булевских индексов.
- Встраивание графика в блокнот IPython.
- График.
- Столбчатый график.
Слушатели
Разработчики, администраторы операционных систем и баз данных, аналитики данных, имеющие опыт программирования на Python
Предварительная подготовка
Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать знаниями и навыками в объеме курсов Python3_Intro «Программирование на Python: Введение» и курса Python3_Adv «Программирование на Python: Продвинутый уровень» (желательно).