Наука о данных с Python
Анализируйте данные, стройте модели и делайте прогнозы
Комплексный курс по науке о данных, охватывающий Python, pandas, NumPy, scikit-learn и алгоритмы машинного обучения.
Содержание курса
Python для науки о данных
Основы Python
Обзор основ Python для науки о данных.
Массивы NumPy
Работайте с NumPy для численных вычислений.
Манипуляция данными
Датафреймы Pandas
Манипулируйте данными с помощью DataFrame pandas.
Очистка данных
Очистите и предварительно обработайте "грязные" наборы данных.
Статистический анализ
Описательная статистика
Рассчитайте и интерпретируйте статистические показатели.
Машинное обучение
Линейная регрессия
Создавайте и оценивайте модели линейной регрессии.
Классификационные модели
Реализуйте алгоритмы классификации.
Визуализация данных
Matplotlib и Seaborn
Создавайте убедительные визуализации данных.
Тест
1. Каково основное назначение pandas?
- Веб-разработка
- Обработка и анализ данных✓ Correct
- Машинное обучение
- Управление базами данных
Часто задаваемые вопросы
Где я могу найти больше статей?
Откройте для себя больше контента на vronsky.com.
Когда это было опубликовано?
Даты публикации и обновления показаны в верхней части статьи.
Кто написал эту статью?
Эта статья была создана нашими экспертами-авторами.
Могу ли я поделиться этой статьей?
Да, используйте кнопки поделиться для публикации в социальных сетях.
Могу ли я оставить комментарии?
Варианты взаимодействия читателей могут быть доступны на этой странице.
Как я могу оставаться в курсе?
Подпишитесь на нашу рассылку для получения последних статей.
Есть еще вопросы? Посетите vronsky.com для получения дополнительной информации.
Вам также может понравиться
Тесты
Еще →
Оценка баланса между работой и личной жизнью
Туры
Еще →
