Наука о данных
Аналитика, подготовка, очистка
Авторы: Helen Kapatsa
Последнее обновление: 5/2020
Русский
Чему вы научитесь
Наука о данных
Очистка датасета от дубликатов
Требования
Базовые навыки Python
Базовые навыки статистики
Описание
Это курс для всех, кто желает освоить Науку о данных. Наука о данных состоит из нескольких приложений – сфер наук, которые выстраиваются в пирамиду. Чтобы работать с самыми разными ее слоями, стоит сформировать понимание всех основополагающих, и в этом курсе речь пойдет о разделах подготовки, очистки, аналитики. Вы узнаете, из каких наук сформирована Наука о данных, почему именно Python стал "языком данных", и как различные библиотеки компьютерных математических и статистических вычислений позволяют осуществить поставленные Вашей организацией задачи.
Библиотеки, модули и оболочки: numpy, pandas, matplotlib, scipy, cufflinks, re, mailbox, csv, sklearn, seaborn, datetime, pylab, ipywidgets, IPython
© 2020. Иллюстрации от fullvector
© 2020. Фоновая музыка от Music Lab
Для кого этот курс:
Middle-разработчики Python c интересом к Большим данным
Аналитика, подготовка, очистка
Авторы: Helen Kapatsa
Последнее обновление: 5/2020
Русский
Чему вы научитесь
Наука о данных
Очистка датасета от дубликатов
Требования
Базовые навыки Python
Базовые навыки статистики
Описание
Это курс для всех, кто желает освоить Науку о данных. Наука о данных состоит из нескольких приложений – сфер наук, которые выстраиваются в пирамиду. Чтобы работать с самыми разными ее слоями, стоит сформировать понимание всех основополагающих, и в этом курсе речь пойдет о разделах подготовки, очистки, аналитики. Вы узнаете, из каких наук сформирована Наука о данных, почему именно Python стал "языком данных", и как различные библиотеки компьютерных математических и статистических вычислений позволяют осуществить поставленные Вашей организацией задачи.
Библиотеки, модули и оболочки: numpy, pandas, matplotlib, scipy, cufflinks, re, mailbox, csv, sklearn, seaborn, datetime, pylab, ipywidgets, IPython
© 2020. Иллюстрации от fullvector
© 2020. Фоновая музыка от Music Lab
Для кого этот курс:
Middle-разработчики Python c интересом к Большим данным
