Автор: Udemy
Название: Обработка и предсказание данных в Python (2019)
Чему вы научитесь
Центр digital-профессий ITtensive предлагает персонализированные программы с индивидуальными наставниками для освоения актуальных профессий будущего: аналитик данных на Python и программист больших данных.
В этом курсе вы изучите работу с импортом, объединением, преобразованием, фильтрацией данных на pandas, а также научитесь предсказывать тренды.
После прохождения курса вы сможете самостоятельно загружать данные в формате CSV, TSV, Excel, извлекать из них значения, находить взаимосвязи между разными наборами данных, преобразовывать и усекать наборы данных. В заключении вы освоите математический аппарат линейной регрессии для поиска линейной связи между данными и эффективно примените его для предсказания значений в будущем.
Полностью текстовый конспект к урокам, исходный код, тесты для проверки, дополнительные материалы и обратная связь от методистов доступна на платформе Learme. Напишите нам, чтобы получить доступ к полным материалам курса.
Для кого этот курс:
Название: Обработка и предсказание данных в Python (2019)
Чему вы научитесь
- Оперировать numpy и pandas для работы с данными
- Импортировать наборы данных из CSV, TSV, Excel
- Преобразовать данные: добавлять, удалять, фильтровать, изменять
- Индексировать и сортировать данные
- Объединять несколько источников данных в единый массив
- Использовать линейную регрессию для предсказания значений
- Знания python начального уровня: синтаксис, форматы данных
Центр digital-профессий ITtensive предлагает персонализированные программы с индивидуальными наставниками для освоения актуальных профессий будущего: аналитик данных на Python и программист больших данных.
В этом курсе вы изучите работу с импортом, объединением, преобразованием, фильтрацией данных на pandas, а также научитесь предсказывать тренды.
После прохождения курса вы сможете самостоятельно загружать данные в формате CSV, TSV, Excel, извлекать из них значения, находить взаимосвязи между разными наборами данных, преобразовывать и усекать наборы данных. В заключении вы освоите математический аппарат линейной регрессии для поиска линейной связи между данными и эффективно примените его для предсказания значений в будущем.
Полностью текстовый конспект к урокам, исходный код, тесты для проверки, дополнительные материалы и обратная связь от методистов доступна на платформе Learme. Напишите нам, чтобы получить доступ к полным материалам курса.
Для кого этот курс:
- Разработчики, аналитики, научные исследователи
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
