Перейти к основному содержанию

Варианты зачисления на курс

Изображение курса" Модуль 1. Python для анализа данных
Изображение курса
Текст краткого изложения курса:

В этом курсе вы будете изучать основные инструменты и техники работы с данными в Python. Вы научитесь использовать библиотеку NumPy для работы с массивами чисел, получать и предобрабатывать данные с помощью объекта DataFrame, анализировать данные с помощью библиотеки Pandas и выводить статистические результаты.

Курс включает в себя следующие темы, которые вы последовательно изучите в течение четырех недель.

  1. Библиотека NumPy.

  2. Получение и предобработка данных. Первичная работа с объектом DataFrame.

  3. Описательная статистика. Анализ данных с помощью Pandas.

  4. Статистика вывода.

После освоения курса вы:

  • узнаете о возможностях основных библиотек, используемых для анализа данных; 

  • сможете использовать базовые операции по работе с массивами, математические и статистические функции библиотеки NumPy для решения прикладных задач; 

  • сможете решать системы линейных уравнений в Python матричным методом, решать задачи с помощью системы линейных уравнений;

  • вы узнаете виды, источники и способы хранения данных (csv, tsv-файлы и другие); 

  • узнаете структуры данных и инструменты, предоставляемые библиотекой Pandas для работы с данными;

  • сможете получить информацию о DataFrame, вычислить описательные статистики для числовых данных, обратиться к элементам DataFrame по индексу и порядковому номеру, изменить индекс;

  • сможете выполнять поиск, фильтрацию и сортировку DataFrame с применением методов библиотеки Pandas;

  • сможете работать с несколькими таблицами с помощью инструментов библиотеки Pandas;

  • сможете отличать и понимать базовые статистические концепции — генеральная совокупность, выборка; 

  • узнаете, как использовать библиотеки Python для анализа данных в некоторых задачах машинного обучения.

В конце курса нужно будет пройти проверочный тест и задание на оценку.

Продвинутые методы машинного обучения
Гости не имеют доступа к этому курсу. Войдите в систему.
Accessibility

Background Colour

Font Face

Font Size

1

Text Colour