大学学历
世界上最大的电子游戏院系”
推介会
您将掌握最先进的集成开发工具以便通过TECH 的这一全面课程简化代码编写”
各组织越来越认识到根据数据做出明智决策的重要性。从这个意义上说，使用 Python 处理大数据是分析数据和提取有意义信息以支持策略决策的宝贵工具。此外，这些工具还有助于各机构发现运作中的低效之处，从而优化和节约资源。与此相适应，这些资源揭示了肉眼难以察觉的模式，趋势和关系。这可以推动从医学到科研等各个领域的创新和发现。
意识到这一点的重要性，TECH 正在启动一门开创性课程，深入探讨如何使用 Python 配置开发环境。该课程将深入研究流量控制，同时考虑条件控制结构。接着，教学大纲将根据参数，参数和返回值分析所述编程语言的功能和模块化。培训还将为学生提供用于分析数据的关键资源，其中 IPython 工具和 Jupyter Notebooks 脱颖而出。同样，教材将鼓励毕业生提出创新建议以便在提供多种机会的计算机行业中脱颖而出。
值得强调的是，在这一学习过程中，学生将拥有一个 100% 在线的平台和多种多样的多媒体资源（如互动摘要,案例研究,信息图表等）。此外，TECH 的 Relearning 方法将有助于更快速,高效和灵活地发展能力和掌握复杂概念。都不会受到严格的时间表的限制以便每个毕业生都可以选择他们专注于大学课程的时间和地点。
通过革命性的 Relearning 方法你将以最佳方式整合所有知识，成功实现你所追求的结果”
这个 Python 数据处理和大数据大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：
- Python 开发专家呈现的开发实战案例
- 课程包括图形化，示意图和实用性内容提供了关于那些对专业实践至关重要的学科的理论和实践信息
- 进行自我评估以改善学习的实践练习
- 特别强调创新的方法论
- 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
- 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容
您将学习更多有关 Jupyter Notebooks 的知识以交互方式加载,清理,探索和分析数据”
该课程的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验还有来自知名社会和著名大学的专家。
通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。
这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。
您将采用最有效的测试和调试策略，确保应用程序正常运行，没有错误"
通过 TECH 的教学工具（包括讲解视频和互动摘要），你将实现自己的"
教学大纲
该课程将为毕业生提供使用 Phyton 处理和分析数据的高级技能。培训内容包括从分析科学中这种编程语言的使用到虚拟环境中开发环境的配置。此外，课程还将深入探讨运算符，泡泡和列表理解等方面。教学内容还将提供数据分析资源，包括 IPython 和 Jupyter Notebooks。学生将掌握必要的技能和知识能用 Python 高效处理信息应对大数据世界的实际挑战。
大学课程将提升你的专业视野使你能够与IT行业的佼佼者竞争”
模块 1. 使用 Python 进行数据处理和大数据
1.1. 在数据上使用 Python
1.1.1. Python 在数据科学和分析中的应用
1.1.2. 基本数据库
1.1.3. 应用和实例
1.2. 使用 Python 搭建开发环境
1.2.1. Python 安装和工具
1.2.2. 虚拟环境配置
1.2.3. 集成开发工具（IDE）
1.3. Python 中的变量，数据类型和运算符
1.3.1. 变量和原始数据类型
1.3.2. 数据结构
1.3.3. 算术和逻辑运算符
1.4. 流量控制：条件和循环
1.4.1. (if, else, elif)条件控制结构
1.4.2. 循环(for, while)和流程控制
1.4.3. 列表推导式和生成表达式
1.5. Python 的函数和模块化
1.5.1. 使用函数
1.5.2. 参数，参数和返回值
1.5.3. 模块化和代码重用
1.6. 使用 Python 处理错误和异常
1.6.1.错误和异常
1.6.2. 使用try-except处理异常
1.6.3. 创建自定义异常
1.7. IPython 工具
1.7.1. IPython 工具
1.7.2. 使用I Python 分析数据
1.7.3. 与标准 Python 解释器的差异
1.8. Jupyter Notebooks
1.8.1. Jupyter Notebooks
1.8.2. 使用笔记本分析数据
1.8.3. 发布 Jupyter 笔记本
1.9. Python 最佳编码实践
1.9.1. 风格和约定 (PEP 8)
1.9.2. 文档和评论
1.9.3. 测试和调试策略
1.10. Python 资源和社区
1.10.1. 在线资源和文档
1.10.2. 社区和论坛
1.10.3. Python 的学习和更新
没有固定时间表的大学学位从第一天起就有教学大纲。设定自己的学习节奏！”
Python数据处理和大数据大学课程
你想解锁可扩展分析的潜力吗？通过TECH科技大学提供的独特大学课程，深入探索大数据和数据处理的广阔世界。这个在线课程将为你提供处理大规模数据集和提取有价值信息所需的技能。你将从对数据处理基础的扎实理解开始，学习如何使用Python库进行数据操作、清洗和转换，为大数据分析打下基础。此外，你还将探索大数据的概念和Hadoop生态系统，了解如何使用HDFS或MapReduce等工具管理和处理大量数据，以及Python如何融入这个环境。最后，你将学习如何使用Apache Kafka实时处理数据，发现Python如何连接到数据流系统，以及如何构建响应实时事件的应用程序。
通过Python数据处理和大数据大学课程获得认证
通过我们的课程释放可扩展分析的力量。获取关键技能，参与具有挑战性的课程，成为大规模数据处理的专家。在培训过程中，你将发展数据分析和可视化的技能，使用PySpark处理分布式数据，并使用matplotlib/seaborn创建突出模式和趋势的视觉效果。此外，你还将探索MongoDB或Cassandra等NoSQL数据库，并学习如何将其集成到Python的大数据项目中。你将了解如何管理非结构化和半结构化数据以进行高级分析。最后，你将深入了解大规模机器学习与Spark MLlib，学习如何使用Python对大规模数据集应用机器学习算法，开启构建高级预测模型的大门。完成课程后，你将获得一份认证，证明你的专业技能，使你在行业中脱颖而出，并领导大规模分析项目。现在就报名吧！