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.
РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ
|
После изучения курса вы сможете
- Использовать средства модуля NumPy для работы с массивами чисел и матрицами.
- Работать с библиотекой Pandas для анализа данных.
- Визуализировать данные в таблицах данных (dataframe) библиотеки Pandas при помощи библиотеки matplotlib.
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 всемстрокам.
- 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 сетей и баз данных, аналитики данных, имеющие предварительный 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).