이 과정에서는 학습자에게 람다, csv 파일 읽기 및 조작, numpy 라이브러리와 같은 기본적인 파이썬 프로그래밍 기술을 포함하여 파이썬 프로그래밍 환경의 기본 사항을 소개합니다. 이 과정에서는 인기 있는 python pandas 데이터 과학 라이브러리를 사용하여 데이터 조작 및 정리 기술을 소개하고 데이터 분석을 위한 중심 데이터 구조로 Series 및 DataFrame의 추상화를 소개하고 groupby, merge 및 pivot 테이블 같은 함수를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공합니다. 이 과정이 끝나면 학생들은 표 형식의 데이터를 가져와 정리하고 조작하고 기본 추론 통계 분석을 실행할 수 있습니다.
파이썬의 데이터 과학 소개
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
람다 및 csv 파일 조작과 같은 기술 이해
데이터 과학에 사용되는 일반적인 파이썬 기능 및 특징 설명
정리 및 처리를 위한 DataFrame 구조 쿼리
분포, 샘플링 및 t-검정 설명
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Programming Principles
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Pivot Tables And Charts
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Wrangling
- Catégorie : Data Structures
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître
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