Доступно 

[Udemy] Освоение Python, Pandas, Numpy для начинающих (Varma Pericherla)

Зарегистрируйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент
Организатор
Организатор
Организую Складчины
Команда форума
Сообщения
540 358
Реакции
8 394
Монеты
325
Оплачено
1
Ссылка на картинку
  • Основы Python: прочная основа программирования на Python, включая типы данных, циклы, условные выражения и функции.
  • Отличия списков от массивов
  • Основы NumPy: понимание библиотеки NumPy для эффективной работы с массивами, матрицами и выполнения математических операций.
  • Pandas Essentials: углубленное изучение библиотеки Pandas, охватывающее серии и DataFrames, импорт/экспорт данных, очистку данных, фильтрацию, сортировку, группировку.
В этом практическом курсе вы отправитесь в путь, чтобы стать опытным специалистом
по обработке данных и аналитиком, используя мощные инструменты, имеющиеся в вашем распоряжении.
NumPy — это внешняя библиотека базового уровня на Python, используемая для сложных математических операций.Это очень разнообразная библиотека, имеющая широкий спектр применения в других секторах. Numpy можно использовать вместе с Data Science, анализом данных и машинным обучением. Это также основа для других библиотек Python. Эти библиотеки используют функции NumPy для расширения своих возможностей.
Независимо от того, являетесь ли вы бизнес-аналитиком, специалистом по данным, студентом или кем-либо, кто заинтригован мощью данных, этот курс предоставит вам инструменты для уверенного решения проблем с данными. Присоединяйтесь к нам сейчас и раскройте потенциал Python, NumPy и Pandas, чтобы овладеть искусством манипулирования данными.
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Поиск по тегу:
Теги
numpy pandas udemy varma pericherla автор александр ампир для начинающих как создать авторскую программу освоение python
Похожие складчины
Найти больше схожих складчин

Зарегистрируйте учетную запись

У вас появится больше возможностей!

Создать учетную запись

Пройдите быструю регистрацию

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху