Python bibliotēku būtība datu zinātnē
Plašajā programmēšanas pasaulē Python ir izcēlies kā datu zinātnes izvēles valoda. Iemesls ? Tās jaudīgās bibliotēkas, kas veltītas datu analīzei. Kurss “Discover Python libraries for Data Science” vietnē OpenClassrooms piedāvā dziļu iegremdēšanos šajā ekosistēmā.
Sākot ar pirmajiem moduļiem, jūs tiksit iepazīstināts ar labo praksi un pamatzināšanām, lai veiktu analīzi ar Python. Jūs atklāsiet, kā tādas bibliotēkas kā NumPy, Pandas, Matplotlib un Seaborn var pārveidot jūsu pieeju datiem. Šie rīki ļaus jums izpētīt, manipulēt un vizualizēt savus datus ar nepārspējamu efektivitāti un precizitāti.
Bet tas vēl nav viss. Jūs arī uzzināsit, cik svarīgi ir ievērot dažus pamatnoteikumus, strādājot ar lielu datu apjomu. Šie principi palīdzēs jums nodrošināt analīžu uzticamību un atbilstību.
Īsāk sakot, šis kurss ir aicinājums ienirt aizraujošajā datu zinātnes pasaulē, izmantojot Python. Neatkarīgi no tā, vai esat zinātkārs iesācējs vai profesionālis, kas vēlas uzlabot savas prasmes, šis kurss sniegs jums rīkus un paņēmienus, lai gūtu panākumus šajā jomā.
Atklājiet datu rāmju iespējas efektīvai analīzei
Kad runa ir par manipulācijām un strukturētu datu analīzi, datu rāmji ir būtiski. Un starp rīkiem, kas pieejami darbam ar šīm datu struktūrām, Pandas izceļas kā Python ekosistēmas zelta standarts.
OpenClassrooms kurss soli pa solim palīdz izveidot pirmos datu rāmjus ar Pandas. Šīs divdimensiju, masīviem līdzīgās struktūras ļauj viegli manipulēt ar datiem, nodrošinot šķirošanas, filtrēšanas un apkopošanas funkcionalitāti. Jūs atklāsiet, kā manipulēt ar šiem datu rāmjiem, lai iegūtu atbilstošu informāciju, filtrētu konkrētus datus un pat apvienotu dažādus datu avotus.
Bet Pandas ir vairāk nekā tikai manipulācijas. Bibliotēka piedāvā arī jaudīgus rīkus datu apkopošanai. Neatkarīgi no tā, vai vēlaties veikt grupas operācijas, aprēķināt aprakstošu statistiku vai apvienot datu kopas, Pandas jums palīdzēs.
Lai būtu efektīva datu zinātnē, nepietiek tikai ar algoritmu vai analīzes metožu pārzināšanu. Tikpat svarīgi ir apgūt rīkus, kas ļauj sagatavot un strukturēt datus. Ar Pandas jums ir lielisks sabiedrotais, lai risinātu mūsdienu datu zinātnes izaicinājumus.
Māksla stāstīt stāstus ar saviem datiem
Datu zinātne nav tikai datu iegūšana un manipulēšana. Viens no valdzinošākajiem aspektiem ir spēja vizualizēt šo informāciju, pārveidot to grafiskos attēlojumos, kas stāsta stāstu. Šeit parādās Matplotlib un Seaborn, divas no Python populārākajām vizualizācijas bibliotēkām.
OpenClassrooms kurss ved jūs ceļojumā pa datu vizualizācijas brīnumiem, izmantojot Python. Jūs uzzināsit, kā izmantot Matplotlib, lai izveidotu pamata grafikus, piemēram, joslu diagrammas, histogrammas un izkliedes diagrammas. Katram diagrammas veidam ir sava nozīme un lietošanas konteksts, un jūs saņemsit norādījumus par katras situācijas paraugpraksi.
Taču vizualizācija ar to nebeidzas. Seaborn, kas veidots uz Matplotlib, piedāvā uzlabotas funkcijas, lai izveidotu sarežģītākas un estētiski pievilcīgākas vizualizācijas. Neatkarīgi no tā, vai tās ir siltuma kartes, vijoles diagrammas vai pārī savienoti grafiki, Seaborn padara darbu vienkāršu un intuitīvu.
