Pandas для начинающих

Видеоуроки по Pandas для начинающих. Разбираем функционал pandas по косточкам в Jupyter notebook. Закрепляем материал, выполняя тесты и решая задачки. 
Начальный уровень

Чему вы научитесь

  • Вы узнаете, как устроены структуры pandas (DataFrame и Series), а также научитесь проводить с ними различные манипуляции - создавать, удалять, объединять, расширять, сортировать и группировать.
  • Вы сможете без труда совершать арифметические, логические и другие операции над данными, включая работу с внешними источниками и пропусками.
  • Вы изучите нюансы работы с временными рядами, а также сможете визуализировать данные с помощью графиков и диаграмм.

О курсе

Цели курса:

- сформировать у обучающегося представление о функциональных возможностях библиотеки pandas

- закрепить на практике полученные знания, выполнив задания курса

- по желанию - создать на основе ноутбуков уроков собственные шпаргалки (Pandas cheat sheets) с комментариями, чтобы в будущем обращаться к ним в случае необходимости

Для кого этот курс

аналитики данных (data analysts), дата-сайентисты (data scientists), дата-журналисты (data journalists) и другие специалисты, работающие с табличными данными.

Начальные требования

- Python (начальный уровень)

- Excel (начальный уровень)

- Установка программы Anaconda (Jupyter notebook)

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Обучение строится по принципу «смотри и повторяй». Поэтому для более глубокого усвоения учебного материала мы рекомендуем вам повторять действия преподавателя в собственном блокноте в Jupyter notebook и по возможности оставлять комментарии к коду. Эти записи понадобятся вам в работе над практическими заданиями, а также могут стать основой вашего собственноручно созданного сборника шпаргалок по pandas (Pandas cheat sheets).

Программа курса

загружаем...

Что вы получаете

  • самые необходимые навыки работы в pandas, востребованные у работодателя
  • собственноручно созданный комплект шпаргалок по pandas с комментариями к коду
  • базу для более глубокого погружения в data-science и машинное обучение
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно