Отслеживание заказа
Prom – найбільший маркетплейс України
К сожалению, товар недоступен. Просмотри товары от других продавцов

Курс Data Science с Python - Возникновение к анализу данных - ОНЛАЙН-версия 6037638

Код: 6037638
Недоступен
3 175 
Курс Data Science с Python - Возникновение к анализу данных - ОНЛАЙН-версия 6037638 - фото 1 - id-p2937745195

Характеристики и описание

Вага паковання0,1 кг
СостояниеНовое
глибина паковання0,1 см
Описание продукта: Курс по обработке данных на Python – вступление к анализу данных

Курсанализ данныхиспользуя один из самых популярных языков программирования. Темы, рассматриваются в курсе, позволяют вам изучить основы обработки, анализа и представления данных с помощью этого языкаПитонвместе с библиотекамипандиіNumPyсвязано с широко пониманиемНаука о данныхПрактичные знания, полученные во время обучения, позволят дальнейшее самостоятельное обучение анализу данных. Курс охватывает основные концепции, связанные с нейронными сетями, обучением данных, многомерными данными, компьютерным зрением и многими другими.

Во время курса вы узнаете:
  • основы визуализации данных
  • основы функционального программирования и в контексте обработки данных
  • поддержка библиотеки NumPy, позволяющая эффективно выполнять операции с многомерными массивами
  • поддержка библиотеки pandas, которая позволяет выполнять расширенный анализ данных
  • Поддержка библиотеки Matplotlib
  • базовые методы машинного зрения, предоставляемые библиотекой OpenCV
  • основы эффективного представления данных
  • методы обработки изображений и видео

Вы получите инструкции по загрузке и код от нас на адрес электронной почты, указанные при оформлении заказа, не позднее на следующий рабочий день после получения оплаты.

Анализ данных – ключ к успеху

Все более быстрые процессы цифровойизации, компьютеризации и автоматизации, кроме ускорения нашей работы, заставляют нас достигатьогромное количество данныхОднако, ключевую роль здесь играет не количество, а способность ее тщательно распознавать и анализироватьанализданные, которые доступны на данный моментценнейшийдля нас. Многие компании инвестируют огромные ресурсы в разработку своих систем обработки данных, чтобы получить преимущество над конкурентами. Воздействие правильно обработанных данных набизнесявляется гигантским, и его значение будет расти, поэтому стоит получить знания и навыки, которые позволят должным образом использоватьсила информации.

Как начать работать с данными?

Наука о данных – это очень широкая тема. Завершение курса не сделает вас полноценным аналитиком, но позволит вам сделать первые шаги к тому, чтобы им стать. Во время учебы вы узнаете об общепитаниибиблиотекичто упростит и ускорит работу с данными. Они также позволят вам понять механику и принципы, которых следует придерживаться в вашей работе, а также покажут вам, каквыбрать и подготовитьинструменты, подходящие для этой работы. Вы также узнаете, как выполнять операции с массивами, изучите основныематематические функциииспользуется для анализа данных, а также вы научитесь импортировать и экспортировать данные. Для завершения урока нужны по крайней мере базовые знания Python. Вы можете получить эти знания самостоятельно илис помощью курса, доступного в нашем магазине.

Вступление в более продвинутый анализ данных

Уроки сосредоточены преимущественно на основахНаука о данных, но вы также узнаете более сложные решения. Одним из примеров является использование нейронной сети для классификации изображений, которую мы реализуем благодаря библиотекеNumPy, базируется процесс обучения модели на хранящихся в объекте данныхDataFrameблагодаря библиотекепандиКурс также будет охватывать темы, связанные с презентацией и визуализацией ключевой информации.

Содержание

1. Вступление

  • Вступление 00 мин 54 с
  • Установка среды (Windows) 06 мин 24 с
  • Установка среды (Linux) 10 мин 01 с
  • Как использовать материалы? 02 мин 52 с

2. Функциональное программирование и обработка данных

  • Почему функциональное программирование отлично? 06 мин. 09 с.
  • Функции высшего порядка - Вступление 06 мин 28 с
  • Функции высшего порядка - клетка 08 мин 48 с
  • Функции высшего порядка - фильтр 03 мин 00 с -
  • Функции высшего порядка - сократить 07 мин 19 с
  • Задача должна быть выполнена в 02 мин 53 с

3. Библиотека NumPy

  • Вступление в библиотеку NumPy 05 мин 35 с
  • Массивы в библиотеке NumPy 13 мин 08 с
  • Основные операции с массивом 15 мин 50 с
  • Базовые операции с массивами - Упражнения 08 мин 30 с
  • Индексирование в NumPy 12 мин 38 с
  • Трансляция 12 мин 22 с
  • Сортировка, поиск и манипулирование массивами в NumPy 15 мин 53 с
  • Базовые математические функции NumPy 10 мин 22 с
  • Нейронная сеть в NumPy 08 мин 45 с
  • Задача должна быть выполнена в 09 мин 58 с

4. Библиотека панд

  • Знакомство с библиотекой панд 05 мин 20 с
  • Основные объекты в библиотеке панд 13 мин 09 с
  • Импорт и экспорт данных в pandas 09 мин 40 с -
  • Индексирование и доступ к данным в pandas 15 мин 31 с
  • Расширенное индексирование в pandas 09 мин 51 с
  • Расширенные методы доступа к данным в DataFrame 14 мин 23 с
  • Базовое манипулирование данными в Pandas 13 мин 03 с
  • Агрегирование данных в pandas 14 мин 24 с
  • Обработка нулевых значений и категориональных данных 14 мин 54 с
  • Обучение модели на данных, хранящихся в DataFrame 16 мин 03 с
  • Задача должна быть выполнена в 05 мин. 00 с.

5. Визуализация данных

  • Вступление в Matplotlib 03 мин 12 с
  • Основы построения графиков у Matplotlib 13 мин 54 с
  • Ступенчатые диаграммы в Matplotlib 07 мин 51 с -
  • Гистограммы в Matplotlib 09 мин 33 с
  • Тепловые карты в Matplotlib 09 мин. 48 вечера
  • Многомерная визуализация данных 10 мин 02 с
  • Задача должна быть выполнена в 15 мин. 09 с

6. OpenCV

  • Знакомство с библиотекой 06 мин 06 с
  • Основы библиотеки 12 мин 55 с
  • Обработка изображения 20 мин 24 с
  • Обработка видео 09 мин 54 с
  • Простые методы компьютерного зрения 23 мин 00 с
  • Задача должна быть выполнена 13 мин 11 с
  • Окончание 01 мин 38 с

Отзывы о товаре

0
Еще не было отзывов о товаре у этого продавца