Pythoni raamatukogude olemus andmeteaduses
Programmeerimise tohutus universumis on Python silma paistnud andmeteaduse valitud keelena. Põhjus ? Selle võimsad andmeanalüüsile pühendatud raamatukogud. OpenClassroomsi kursus "Discover Python libraries for Data Science". pakub teile sellesse ökosüsteemi sügavat sukeldumist.
Alates esimestest moodulitest tutvustatakse teile häid tavasid ja põhiteadmisi Pythoniga analüüside tegemiseks. Avastate, kuidas sellised raamatukogud nagu NumPy, Pandas, Matplotlib ja Seaborn saavad teie lähenemist andmetele muuta. Need tööriistad võimaldavad teil oma andmeid enneolematult tõhusalt ja täpselt uurida, manipuleerida ja visualiseerida.
Kuid see pole veel kõik. Samuti saate teada, kui oluline on järgida mõningaid põhireegleid suurte andmemahtude käsitlemisel. Need põhimõtted aitavad teil tagada analüüside usaldusväärsuse ja asjakohasuse.
Lühidalt öeldes on see kursus kutse sukelduda Pythoni abil andmeteaduse põnevasse maailma. Olenemata sellest, kas olete uudishimulik algaja või professionaal, kes soovib oma oskusi lihvida, pakub see kursus teile tööriistu ja tehnikaid, et selles valdkonnas silma paista.
Avastage andmeraamide võimsus tõhusaks analüüsiks
Struktureeritud andmetega manipuleerimisel ja analüüsimisel on andmeraamid olulised. Ja nende andmestruktuuridega töötamiseks saadaolevate tööriistade hulgas on Pandad Pythoni ökosüsteemi kullastandardina.
OpenClassroomsi kursus juhendab teid samm-sammult Pandadega esimeste andmeraamide loomisel. Need kahemõõtmelised massiivilaadsed struktuurid võimaldavad andmetega hõlpsalt manipuleerida, pakkudes sortimis-, filtreerimis- ja koondamisfunktsioone. Saate teada, kuidas nende andmeraamidega manipuleerida, et hankida asjakohast teavet, filtreerida konkreetseid andmeid ja isegi ühendada erinevaid andmeallikaid.
Kuid Pandas on midagi enamat kui lihtsalt manipuleerimine. Raamatukogu pakub ka võimsaid tööriistu andmete koondamiseks. Pandas aitab teil teha rühmatoiminguid, arvutada kirjeldavat statistikat või liita andmekogumeid.
Andmeteaduses tõhusaks toimimiseks ei piisa algoritmide või analüüsitehnikate tundmisest. Sama oluline on omada tööriistu, mis võimaldavad andmeid ette valmistada ja struktureerida. Pandadega on teil suurepärane liitlane, et tulla toime kaasaegse andmeteaduse väljakutsetega.
Oma andmetega lugude jutustamise kunst
Andmeteadus ei seisne ainult andmete eraldamises ja manipuleerimises. Üks köitvamaid aspekte on võime seda teavet visualiseerida, muuta see graafilisteks esitusteks, mis jutustavad lugu. Siin tulevad mängu Matplotlib ja Seaborn, kaks Pythoni kõige populaarsemat visualiseerimisteeki.
OpenClassroomsi kursus viib teid rännakule läbi Pythoni abil andmete visualiseerimise imede. Õpid, kuidas kasutada Matplotlibi põhigraafikute, näiteks tulpdiagrammide, histogrammide ja hajuvusdiagrammide loomiseks. Igal diagrammitüübil on oma tähendus ja kasutuskontekst ning teid juhendatakse iga olukorra parimate tavade kohta.
Kuid visualiseerimine ei piirdu sellega. Seaborn, mis on üles ehitatud Matplotlibile, pakub täiustatud funktsioone keerukamate ja esteetilisemate visualisatsioonide loomiseks. Olenemata sellest, kas tegemist on soojuskaartide, viiuldiagrammide või paarisdiagrammidega, muudab Seaborn töö lihtsaks ja intuitiivseks.
