Analiza datelor cu Python - Curs complet pentru începători

Blog

Aflați Analiza datelor cu Python în acest tutorial cuprinzător pentru începători, cu exerciții incluse! Analiza datelor există de multă vreme, dar până acum câțiva ani se practica folosind instrumente închise, scumpe și limitate, cum ar fi Excel sau Tableau. Python, SQL și alte biblioteci deschise au schimbat Analiza datelor pentru totdeauna.

puteți cumpăra vechain pe coinbase

În acest tutorial veți învăța întregul proces de analiză a datelor: citirea datelor din mai multe surse (CSV-uri, SQL, Excel, etc), prelucrarea acestora folosind NumPy și Pandas, vizualizarea acestora folosind Matplotlib și Seaborn și curățarea și procesarea acestora pentru a crea rapoarte .
În plus, am inclus un tutorial complet Jupyter Notebook și o referință rapidă Python pentru a vă reîmprospăta abilitățile de programare.

⭐️ Conținutul cursului ⭐️
⌨️ Partea 1: Introducere
Ce este Analiza datelor, de ce Python ?, ce alte opțiuni există? care este ciclul unui proiect de analiză a datelor? Care este diferența dintre analiza datelor și știința datelor?
Diapozitive pentru această secțiune: https://docs.google.com/presentation/d/1fDpjlyMiOMJyuc7_jMekcYLPP2XlSl1eWw9F7yE7byk/edit?usp=sharing

⌨️ Partea 2: Tutorial Jupyter Notebooks (00:11:11)
Un tutorial pas cu pas pentru a afla cum să utilizați notebook-urile Juptyer
Foaie de trișare Twitter: https://twitter.com/rmotr_com/status/1122176794696847361
Caiete: https://notebooks.ai/rmotr-curriculum/interactive-jupyterlab-tutorial-ac5fa63f

⌨️ Partea 3: Exemplu de viață reală a unui proiect de analiză a datelor Python / Pandas (00:30:50)
O demonstrație a unui proiect de analiză a datelor din viața reală folosind Python, Pandas, SQL și Seaborn. Nu vă faceți griji, vom aprofunda în următoarele secțiuni
Caiete: https://notebooks.ai/rmotr-curriculum/freecodecamp-pandas-real-life-example

⌨️ Partea 4: Introducere în NumPy (01:04:58)
Aflați de ce NumPy a fost o bibliotecă atât de importantă pentru lumea procesării datelor din Python. Aflați detalii despre nivelurile scăzute ale calculelor și stocării memoriei și de ce instrumentele precum Excel vor fi întotdeauna limitate atunci când se procesează volume mari de date.
Caiete: https://notebooks.ai/rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy-6c285b74

⌨️ Partea 5: Introducere în panda (01:57:08)
Pandas este, fără îndoială, cea mai importantă bibliotecă pentru procesarea datelor din lumea Python. Aflați cum funcționează și cum se compară structura sa principală de date, cadrul de date, cu alte instrumente precum foi de calcul sau DF-uri utilizate pentru Big Data
Caiete: https://notebooks.ai/rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas

⌨️ Partea 6: Curățarea datelor (02:47:18)
Aflați diferitele tipuri de probleme cu care ne vom confrunta cu datele noastre: valori nule, valori nevalide, valori statistice etc. și cum să le curățați.
Caiete: https://notebooks.ai/rmotr-curriculum/data-cleaning-rmotr-freecodecamp

⌨️ Partea 7: Citirea datelor din alte surse (03:25:15)
Citirea CSV-urilor: https://notebooks.ai/rmotr-curriculum/rdp-reading-csv-and-txt-files-fb829f46
Citirea SQL: https://notebooks.ai/rmotr-curriculum/rdp-reading-data-from-relational-databases-2a3a889b
Citirea HTML: https://notebooks.ai/rmotr-curriculum/rdp-reading-html-tables-eb9cca73
Citirea fișierelor Excel: https://notebooks.ai/rmotr-curriculum/rdp-reading-excel-files-a6b99973

⌨️ Partea 8: Recapitulare Python (03:55:19)
Dacă abilitățile dvs. de Python sau de codificare sunt ruginite, consultați această secțiune pentru o recapitulare rapidă a caracteristicilor principale Python și a structurilor fluxului de control.
Caiete: https://notebooks.ai/rmotr-curriculum/python-under-10-minutes-15addcb2

react native-range-slider

#python # date-analysis #numpy #pandas #sql

www.youtube.com

Analiza datelor cu Python - Curs complet pentru începători

În această analiză de date cu Python - Curs complet pentru începători, veți învăța întregul proces de analiză a datelor: citirea datelor din mai multe surse (CSV-uri, SQL, Excel, etc), prelucrarea lor folosind NumPy și Pandas, vizualizarea lor folosind Matplotlib și Seaborn și curățați-l și procesați-l pentru a crea rapoarte. Am inclus un tutorial complet Jupyter Notebook și o referință rapidă Python pentru a vă reîmprospăta abilitățile de programare.