Главная страница | Каталог | Python | Курсы | Анализ данных при помощи библиотек NumPy и Pandas языка Python
Python3_Exp

Анализ данных при помощи библиотек NumPy и Pandas языка Python

Python Data Analysis with NumPy and Pandas
ПОИСК
 
Быстрый заказ
ОЦЕНКА КУРСА
общая 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.
  • ГРУППОВОЕ
    ОБУЧЕНИЕ

Продолжительность курса: 2 дня / 16 ак.ч.
Цена курса:
12 000 руб.

В корзину

Место проведения курса:

  • ул. Доброслободская, д.5
  • Бауманская
  • Комсомольская
  • Красные ворота
РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ
Уточните дату у менеджера
Уточните дату у менеджера
Уточните дату у менеджера
Уточните дату у менеджера
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.
Модуль 2: Pandas.
  • 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.
Модуль 3: Построение графика с помощью matplotlib.
  • 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).