Деректер ғылымындағы Python кітапханаларының мәні
Бағдарламалаудың кең әлемінде Python деректер ғылымы үшін таңдау тілі ретінде ерекшеленді. Себебі ? Деректерді талдауға арналған оның қуатты кітапханалары. OpenClassrooms сайтындағы «Деректерді ғылымға арналған Python кітапханаларын ашыңыз» курсы сізге осы экожүйеге терең енуді ұсынады.
Бірінші модульдерден сіз Python көмегімен талдауларыңызды жүргізу үшін жақсы тәжірибелер мен іргелі білімдермен танысасыз. NumPy, Pandas, Matplotlib және Seaborn сияқты кітапханалар сіздің деректерге деген көзқарасыңызды қалай өзгерте алатынын білесіз. Бұл құралдар деректеріңізді теңдесі жоқ тиімділік пен дәлдікпен зерттеуге, өңдеуге және визуализациялауға мүмкіндік береді.
Бірақ бұл бәрі емес. Сондай-ақ үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істеу кезінде кейбір негізгі ережелерді сақтаудың маңыздылығын білесіз. Бұл принциптер талдауларыңыздың сенімділігі мен өзектілігін қамтамасыз етуге көмектеседі.
Қысқасы, бұл курс Python көмегімен деректер ғылымының қызықты әлеміне сүңгуге шақырады. Сіз жаңадан бастаушы болсаңыз да, өз дағдыларыңызды жетілдіргіңіз келетін кәсіпқой болсаңыз да, бұл курс сізге осы салада жоғары нәтижеге жету үшін құралдар мен әдістерді ұсынады.
Тиімді талдау үшін деректер фреймдерінің күшін ашыңыз
Құрылымдық деректерді өңдеу және талдау туралы сөз болғанда, деректер кадрлары өте маңызды. Осы деректер құрылымдарымен жұмыс істеуге арналған құралдардың ішінде Pandas Python экожүйесінде алтын стандарт ретінде ерекшеленеді.
OpenClassrooms курсы сізге Pandas көмегімен алғашқы деректер кадрларын жасау бойынша қадамдық нұсқаулық береді. Бұл екі өлшемді, массив тәрізді құрылымдар сұрыптау, сүзу және біріктіру функционалдығын қамтамасыз ететін деректерді оңай өңдеуге мүмкіндік береді. Тиісті ақпаратты шығару, нақты деректерді сүзу және тіпті әртүрлі деректер көздерін біріктіру үшін осы деректер жақтауларын қалай басқаруға болатынын білесіз.
Бірақ пандалар - бұл манипуляция ғана емес. Кітапхана сонымен қатар деректерді біріктіруге арналған қуатты құралдарды ұсынады. Топтық әрекеттерді орындағыңыз келе ме, сипаттамалық статистиканы есептегіңіз келсе немесе деректер жиынын біріктіргіңіз келсе, Pandas сізді қамтиды.
Деректер ғылымында тиімді болу үшін алгоритмдерді немесе талдау әдістерін білу жеткіліксіз. Деректерді дайындауға және құрылымдауға мүмкіндік беретін құралдарды меңгеру де сондай маңызды. Pandas көмегімен сізде заманауи деректер ғылымының қиындықтарына жауап беретін тамаша одақтасыңыз бар.
Деректеріңізбен әңгімелер айту өнері
Деректер туралы ғылым деректерді алу және өңдеу ғана емес. Ең қызықты аспектілердің бірі - бұл ақпаратты визуализациялау, оны оқиғаны баяндайтын графикалық бейнелерге айналдыру мүмкіндігі. Бұл жерде Python-ның ең танымал визуализация кітапханаларының екеуі Matplotlib және Seaborn кіреді.
OpenClassrooms курсы сізді Python көмегімен деректерді визуализациялау ғажайыптары арқылы саяхатқа шығарады. Бағаналық диаграммалар, гистограммалар және шашыраңқы графиктер сияқты негізгі графиктерді құру үшін Matplotlib-ті пайдалануды үйренесіз. Әрбір диаграмма түрінің өз мағынасы мен пайдалану контексті болады және сіз әрбір жағдай үшін ең жақсы тәжірибелер арқылы басшылыққа аласыз.
Бірақ визуализация мұнымен бітпейді. Matplotlib негізінде жасалған Seaborn күрделі және эстетикалық жағымды визуализацияларды жасау үшін кеңейтілген мүмкіндіктерді ұсынады. Жылу карталары, скрипка диаграммалары немесе жұпталған сюжеттер болсын, Seaborn жұмысты қарапайым және интуитивті етеді.
