Сущность библиотек Python в науке о данных
В огромном мире программирования Python стал предпочтительным языком для науки о данных. Причина ? Его мощные библиотеки, предназначенные для анализа данных. Курс «Откройте для себя библиотеки Python для науки о данных» на OpenClassrooms предлагает вам глубокое погружение в эту экосистему.
С первых модулей вы познакомитесь с передовым опытом и фундаментальными знаниями для успешного проведения анализа с помощью Python. Вы узнаете, как такие библиотеки, как NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, могут изменить ваш подход к данным. Эти инструменты позволят вам исследовать, манипулировать и визуализировать ваши данные с беспрецедентной эффективностью и точностью.
Но это не все. Вы также узнаете, как важно соблюдать некоторые основные правила при обработке больших объемов данных. Эти принципы помогут вам обеспечить надежность и актуальность вашего анализа.
Короче говоря, этот курс — это приглашение погрузиться в увлекательный мир науки о данных с помощью Python. Независимо от того, являетесь ли вы любознательным новичком или профессионалом, желающим усовершенствовать свои навыки, этот курс предоставит вам инструменты и методы, необходимые для достижения успеха в этой области.
Откройте для себя возможности фреймов данных для эффективного анализа
Когда дело доходит до манипулирования и анализа структурированных данных, фреймы данных имеют важное значение. И среди инструментов, доступных для работы с этими структурами данных, Pandas выделяется как золотой стандарт в экосистеме Python.
Курс OpenClassrooms шаг за шагом проведет вас через создание ваших первых фреймов данных с помощью Pandas. Эти двумерные структуры, подобные массивам, позволяют легко манипулировать данными, обеспечивая функции сортировки, фильтрации и агрегирования. Вы узнаете, как манипулировать этими фреймами данных для извлечения соответствующей информации, фильтрации определенных данных и даже объединения различных источников данных.
Но Pandas не ограничивается простыми манипуляциями. Библиотека также предлагает мощные инструменты для агрегации данных. Если вы хотите выполнять групповые операции, рассчитывать описательную статистику или объединять наборы данных, у Pandas есть все, что вам нужно.
Чтобы быть эффективным в области науки о данных, недостаточно знать алгоритмы или методы анализа. Не менее важно освоить инструменты, позволяющие подготавливать и структурировать данные. С Pandas у вас есть отличный союзник в решении проблем современной науки о данных.
Искусство рассказывать истории с помощью ваших данных
Наука о данных – это не только извлечение данных и манипулирование ими. Одним из наиболее захватывающих аспектов является способность визуализировать эту информацию, преобразуя ее в графические представления, рассказывающие историю. Именно здесь в игру вступают Matplotlib и Seaborn, две самые популярные библиотеки визуализации Python.
Курс OpenClassrooms отправит вас в путешествие по чудесам визуализации данных с помощью Python. Вы узнаете, как использовать Matplotlib для создания базовых диаграмм, таких как гистограммы, гистограммы и диаграммы рассеяния. Каждый тип диаграммы имеет свое собственное значение и контекст использования, и вы получите рекомендации для каждой ситуации.
Но визуализация на этом не заканчивается. Seaborn, созданный на основе Matplotlib, предлагает расширенные функции для создания более сложных и эстетически приятных визуализаций. Будь то тепловые карты, графики или парные графики, Seaborn делает работу простой и интуитивно понятной.
