Python bibliotekų esmė duomenų moksle
Didžiuliame programavimo pasaulyje Python išsiskyrė kaip pasirinkta duomenų mokslo kalba. Priežastis ? Jo galingos bibliotekos, skirtos duomenų analizei. „OpenClassrooms“ kursas „Discover Python libraries for Data Science“. siūlo giliai pasinerti į šią ekosistemą.
Nuo pirmųjų modulių būsite supažindinti su gerąja praktika ir pagrindinėmis žiniomis, kad galėtumėte sėkmingai atlikti analizę naudodami Python. Sužinosite, kaip bibliotekos, tokios kaip NumPy, Pandas, Matplotlib ir Seaborn, gali pakeisti jūsų požiūrį į duomenis. Šie įrankiai leis tyrinėti, manipuliuoti ir vizualizuoti savo duomenis neprilygstamai efektyviai ir tiksliai.
Bet tai dar ne viskas. Taip pat sužinosite, kaip svarbu laikytis kai kurių pagrindinių taisyklių dirbant su dideliu duomenų kiekiu. Šie principai padės užtikrinti jūsų analizės patikimumą ir aktualumą.
Trumpai tariant, šis kursas yra kvietimas pasinerti į žavų duomenų mokslo pasaulį naudojant Python. Nesvarbu, ar esate smalsus pradedantysis, ar profesionalas, norintis patobulinti savo įgūdžius, šis kursas suteiks jums įrankių ir metodų, reikalingų tobulėti šioje srityje.
Atraskite efektyvios analizės duomenų rėmų galią
Kalbant apie manipuliavimą ir struktūrinių duomenų analizę, duomenų rėmeliai yra būtini. Tarp įrankių, skirtų darbui su šiomis duomenų struktūromis, Pandos išsiskiria kaip auksinis Python ekosistemos standartas.
OpenClassrooms kursas padės jums žingsnis po žingsnio sukurti pirmuosius duomenų rėmelius su Pandas. Šios dvimatės į lentelę panašios struktūros leidžia lengvai manipuliuoti duomenimis, suteikia rūšiavimo, filtravimo ir agregavimo galimybes. Sužinosite, kaip manipuliuoti šiais duomenų rėmeliais, kad gautumėte atitinkamą informaciją, filtruotumėte konkrečius duomenis ir net sujungtumėte skirtingus duomenų šaltinius.
Tačiau Pandos yra daugiau nei tik manipuliavimas. Biblioteka taip pat siūlo galingus duomenų kaupimo įrankius. Nesvarbu, ar norite atlikti grupės operacijas, skaičiuoti aprašomąją statistiką ar sujungti duomenų rinkinius, „Pandas“ jums padės.
Norint būti efektyviam duomenų moksle, neužtenka žinoti algoritmus ar analizės metodus. Taip pat labai svarbu įvaldyti įrankius, leidžiančius parengti ir struktūrizuoti duomenis. Su Pandas jūs turite puikų sąjungininką, kad susidorotumėte su šiuolaikinio duomenų mokslo iššūkiais.
Menas pasakoti istorijas naudojant jūsų duomenis
Duomenų mokslas yra ne tik duomenų gavimas ir manipuliavimas. Vienas patraukliausių aspektų – gebėjimas vizualizuoti šią informaciją, paverčiant ją grafiniais vaizdais, pasakojančiais istoriją. Čia pradeda veikti Matplotlib ir Seaborn, dvi populiariausios Python vizualizacijos bibliotekos.
OpenClassrooms kursas nuves jus į kelionę po duomenų vizualizavimo stebuklus naudojant Python. Sužinosite, kaip naudoti „Matplotlib“ kuriant pagrindines diagramas, pvz., juostines diagramas, histogramas ir sklaidos diagramas. Kiekvienas diagramos tipas turi savo reikšmę ir naudojimo kontekstą, todėl jums bus pateikta kiekvienos situacijos geriausia praktika.
Tačiau vizualizacija tuo nesibaigia. „Seaborn“, sukurta remiantis „Matplotlib“, siūlo pažangias funkcijas, skirtas kurti sudėtingesnes ir estetiškai patrauklesnes vizualizacijas. Nesvarbu, ar tai šilumos žemėlapiai, smuiko siužetai ar siužetų poros, „Seaborn“ daro tai paprasta ir intuityvi.
