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現実の世界では、データはクリーンではありません。そのため、PandasのようなPythonライブラリは非常に価値があります。
データ操作によってデータ分析ワークフローが遅くなっている場合は、このコースが力を取り戻すための鍵となります。
あなたのデータを所有しなさい、あなたのデータにあなたを所有させないでください! データ操作と準備がデータサイエンティストとしての作業の最大80%を占める場合、可能な限り最も効率的な方法で分析のために生データを最終製品に取り込むデータ交換技術を学ぶことが成功に不可欠です。
Python Pandasライブラリを使用してデータを分析すると、より良い結果を達成し、生産性を向上させ、トラブルシューティングにより多くの時間を費やし、データの管理に費やす時間を短縮し、洞察をより効果的に伝達することが容易になります。
このコースでは、まさにそれを行う準備をします。 Pandas DataFrameを使用して、データの混沌としたビットを最終的な分析前の製品に変えるためのデータ操作、準備、並べ替え、ブレンド、およびクレンジングのアプローチについて学ぶ準備をしてください。
これがまさに、Pandasがデータサイエンスで最も人気のあるPythonライブラリであり、Google、Facebook、JP Morgan、およびデータを分析する他のほぼすべての主要企業のデータサイエンティストがPandasを使用している理由です。
Pandasを効率的に使用して、視覚化の準備、統計分析、または機械学習のためにデータを操作、変換、ピボット、スタック、マージ、および集約する方法を学びたい場合は、このコースが最適です。
インストラクターのPhにサインアップすると、次のことが期待できます。
D.
Samuel Hinton-可能な限り最も効率的な方法で分析するために生データを最終製品に取り込むための、一般的で高度なPandasデータ操作技術を学びます。
トラブルシューティングにより多くの時間を費やし、データの管理により少ない時間を費やすことで、より良い結果を得ることができます。
データを形成および操作して、統計分析と機械学習を可能な限り簡単にする方法を学びます。
最新バージョンのPythonと業界標準のPandasライブラリを使用してください。
Pythons Pandasライブラリを使用してデータ分析を実行すると、多くのことを実行できますが、欠点があります。
そして、このコースは、彼らを正面から打ち負かすのに役立ちます。1.パンダには急な学習曲線があります。パンダライブラリに深く入ると、学習曲線はどんどん急になります。
このコースは、パンダのすべての側面をシームレスに初心者および中級ユーザーにガイドします。
2.不十分なドキュメンテーション:適切なドキュメンテーションがなければ、新しいライブラリを学ぶことは困難です。
高度な機能に関しては、Pandasのドキュメントが役立つことはめったにありません。
このコースは、高度なパンダのテクニックを簡単に理解するのに役立ち、ヘルプを探す時間を節約できます。
このコースを終えると、データ分析の次の段階に役立つ結果を生み出すことができるという絶対的な自信を持って、複雑で異種のデータセットにドリルダウンできるようになります。
シラバスを詳しく見てみましょう。パンダのデータフレームの読み込みと作成基本的なグラフと1D、2D、および多次元の視覚化を使用してデータを視覚化します。
基本的なDataFrame操作の実行:インデックス作成、タグ付け、並べ替え、スライス、フィルタリングなど。
高度なPandasDataFrame操作の実行:複数のインデックス作成、スタッキング、階層インデックス作成、ピボット、マージなど。
DataFrameグループ化の実行:集計、代入など。
マスター時系列操作:インデックスの再作成、リサンプリング、ローリング関数、メソッドのチェーンとフィルタリングなど。
Pandas DataFramesのマージ最後に、このコースには、実際の例に基づいたチートシートと実践的な演習が含まれています。
したがって、理論を学ぶだけでなく、パンダを使って練習することもできます。
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