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Virtueller Kurs von: Udemy |
In der realen Welt sind Daten alles andere als sauber, weshalb Python-Bibliotheken wie Pandas so wertvoll sind.
Wenn Datenmanipulation Ihren Datenanalyse-Workflow verlangsamt, ist dieser Kurs der Schlüssel, um Ihre Macht zurückzugewinnen.
Besitzen Sie Ihre Daten, lassen Sie sich nicht von Ihren Daten besitzen! Wenn die Datenmanipulation und -aufbereitung bis zu 80 % Ihrer Arbeit als Data Scientist ausmacht, ist das Erlernen von Datenaustauschtechniken, die Rohdaten so effizient wie möglich in ein Endprodukt für die Analyse bringen, für den Erfolg unerlässlich. .
Die Analyse von Daten mit der Python Pandas-Bibliothek macht es Ihnen leicht, bessere Ergebnisse zu erzielen, Ihre Produktivität zu steigern, mehr Zeit mit der Fehlerbehebung und weniger Zeit mit der Datenverwaltung zu verbringen und Ihre Erkenntnisse effektiver zu kommunizieren.
Dieser Kurs bereitet Sie genau darauf vor! Machen Sie sich mit Pandas DataFrame bereit, um mehr über Ansätze zur Datenmanipulation, -vorbereitung, -sortierung, -mischung und -bereinigung zu erfahren, um chaotische Datenfragmente in ein endgültiges Voranalyseprodukt zu verwandeln.
Genau aus diesem Grund ist Pandas die beliebteste Python-Bibliothek in der Datenwissenschaft und warum Datenwissenschaftler bei Google, Facebook, JP Morgan und fast jedem anderen großen Unternehmen, das Daten analysiert, Pandas verwenden.
Wenn Sie lernen möchten, wie Sie Pandas effizient zum Bearbeiten, Transformieren, Pivotieren, Stapeln, Zusammenführen und Aggregieren Ihrer Daten für die Visualisierungsvorbereitung, statistische Analyse oder maschinelles Lernen einsetzen können, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie.
Folgendes können Sie erwarten, wenn Sie sich bei Ihrem Lehrer, Ph.
D.
Samuel Hinton - Erlernen Sie gängige und fortgeschrittene Pandas-Datenmanipulationstechniken, um Rohdaten so effizient wie möglich in ein Endprodukt für die Analyse zu bringen.
Erzielen Sie bessere Ergebnisse, indem Sie mehr Zeit mit der Fehlerbehebung und weniger Zeit mit der Datenverwaltung verbringen.
Erfahren Sie, wie Sie Daten formen und manipulieren, um statistische Analysen und maschinelles Lernen so einfach wie möglich zu gestalten.
Verwenden Sie die neueste Version von Python und die branchenübliche Pandas-Bibliothek.
Die Durchführung von Datenanalysen mit der Pythons Pandas-Bibliothek kann Ihnen dabei helfen, viel zu tun, hat aber auch Nachteile.
Und dieser Kurs hilft Ihnen, sie direkt zu schlagen: 1. Pandas hat eine steile Lernkurve: Je tiefer Sie in die Pandas-Bibliothek einsteigen, desto steiler wird die Lernkurve.
Dieser Kurs führt Anfänger und Fortgeschrittene nahtlos durch alle Aspekte von Pandas.
2. Unzureichende Dokumentation: Ohne angemessene Dokumentation ist es schwierig, eine neue Bibliothek zu erlernen.
Wenn es um erweiterte Funktionen geht, ist die Pandas-Dokumentation selten hilfreich.
Dieser Kurs hilft Ihnen, fortgeschrittene Pandas-Techniken leicht zu verstehen, und spart Ihnen Zeit bei der Suche nach Hilfe.
Nach diesem Kurs werden Sie sich wohl fühlen, wenn Sie in komplexe und heterogene Datensätze vordringen, mit der absoluten Gewissheit, dass Sie ein nützliches Ergebnis für die nächste Stufe der Datenanalyse erzielen können.
Hier ist ein genauerer Blick auf den Lehrplan: Laden und Erstellen von Pandas DataFrames Visualisieren Ihrer Daten mit einfachen Diagrammen und 1D-, 2D- und mehrdimensionalen Visualisierungen.
Durchführen grundlegender DataFrame-Manipulationen: Indizieren, Markieren, Sortieren, Slicing, Filtern und mehr.
Durchführen erweiterter Pandas DataFrame-Manipulationen: Mehrfachindizierung, Stapelung, hierarchische Indizierung, Pivotisierung, Zusammenführung und mehr.
Durchführen von DataFrame-Gruppierungen: Aggregation, Imputation und mehr.
Meistern Sie Zeitreihenmanipulationen: Neuindizierung, Resampling, rollierende Funktionen, Methodenverkettung und Filterung und mehr.
Zusammenführen von Pandas DataFrames Schließlich enthält dieser Kurs einen Spickzettel und praktische Übungen, die auf Beispielen aus dem wirklichen Leben basieren.
So lernst du nicht nur die Theorie, sondern bekommst auch etwas Praxis mit Pandas.
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