Осваиваем Pandas: введение в анализ данных [Stepik] [Александр Сидоров]
В этом курсе, который является первой частью большого курса по Pandas вы изучите основы работы с Pandas: Series, DataFrame, научитесь использовать срезы, фильтрацию, математические, статистические функции, сможете уверенно импортировать данные из различных форматов, баз данных, онлайн источников посредством API. Будете решать большое количество практических задачи и укреплять навыки анализа данных. Первая часть большого курса по Pandas.
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы приобретете следующие навыки:
Понимание основных структур данных в Pandas - Series и DataFrame.
Умение создавать, индексировать и манипулировать данными в Series и DataFrame.
Навыки выполнения различных операций, включая срезы, фильтрацию и арифметические операции, над данными в Pandas.
Знание методов агрегирования и преобразования данных, включая сортировку и применение статистических функций.
Умение загружать данные из различных источников в Pandas, включая файлы различных форматов и базы данных.
Применение математических, статистических и пользовательских функций к данным в Pandas.
Решение практических задач по анализу данных с использованием Pandas.
Подготовка данных для дальнейшего анализа и визуализации.
Уверенное владение основами Pandas и готовность к изучению более сложных тем в дальнейшем.
Эти навыки позволят студентам эффективно работать с данными, проводить анализ, манипуляции с помощью библиотеки Pandas, а также подготовят их к более продвинутым аспектам анализа данных.
Цель курса - предоставить учащимся знания и навыки, необходимые для эффективного использования библиотеки Pandas в анализе данных. Участники курса научатся работать с основными структурами данных, проводить базовые операции с данными, использовать фильтрацию агрегирование, а также загружать и обрабатывать данные из различных источников. В результате участники курса смогут эффективно применять Pandas для решения задач анализа данных в своей профессиональной деятельности и исследованиях.
Александр Сидоров. Специалист по физике конденсированного состояния. Получил степень кандидата физико-математических наук в 2004 году. Преподаю физические дисциплины и дисциплины, связанные с моделированием физических процессов.
21 Мб.
Скачать:
В этом курсе, который является первой частью большого курса по Pandas вы изучите основы работы с Pandas: Series, DataFrame, научитесь использовать срезы, фильтрацию, математические, статистические функции, сможете уверенно импортировать данные из различных форматов, баз данных, онлайн источников посредством API. Будете решать большое количество практических задачи и укреплять навыки анализа данных. Первая часть большого курса по Pandas.
Чему вы научитесь
После прохождения курса вы приобретете следующие навыки:
Понимание основных структур данных в Pandas - Series и DataFrame.
Умение создавать, индексировать и манипулировать данными в Series и DataFrame.
Навыки выполнения различных операций, включая срезы, фильтрацию и арифметические операции, над данными в Pandas.
Знание методов агрегирования и преобразования данных, включая сортировку и применение статистических функций.
Умение загружать данные из различных источников в Pandas, включая файлы различных форматов и базы данных.
Применение математических, статистических и пользовательских функций к данным в Pandas.
Решение практических задач по анализу данных с использованием Pandas.
Подготовка данных для дальнейшего анализа и визуализации.
Уверенное владение основами Pandas и готовность к изучению более сложных тем в дальнейшем.
Эти навыки позволят студентам эффективно работать с данными, проводить анализ, манипуляции с помощью библиотеки Pandas, а также подготовят их к более продвинутым аспектам анализа данных.
Цель курса - предоставить учащимся знания и навыки, необходимые для эффективного использования библиотеки Pandas в анализе данных. Участники курса научатся работать с основными структурами данных, проводить базовые операции с данными, использовать фильтрацию агрегирование, а также загружать и обрабатывать данные из различных источников. В результате участники курса смогут эффективно применять Pandas для решения задач анализа данных в своей профессиональной деятельности и исследованиях.
Александр Сидоров. Специалист по физике конденсированного состояния. Получил степень кандидата физико-математических наук в 2004 году. Преподаю физические дисциплины и дисциплины, связанные с моделированием физических процессов.
21 Мб.
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
Последнее редактирование:
