Освойте чтение данных API и продвинутую разработку приложений с помощью NumPy и Pandas вместе с TECH, лучшего в мире цифрового университета по версии Forbes"   

В контексте конкурентной борьбы в бизнесе курс в области практического применения и продвинутых техник в NumPy и Pandas будет очень полезен для компаний. Одна из главных причин этого заключается в том, что, используя передовые технологии (например, векторные операции), компании экономят время и ресурсы на анализе больших массивов данных. Это позволяет компаниям быстрее и точнее принимать решения, основанные на данных. Кроме того, эти инструменты позволяют компаниям лучше понимать предпочтения своих клиентов и предоставлять им индивидуальный подход. Таким образом, повышается удовлетворенность и лояльность пользователей. 

Учитывая эту реальность, TECH предлагает Университетский курс, на котором будут представлены наиболее эффективные стратегии хранения данных и оптимизации производительности. Поэтому в учебной программе вы будете углубляться в продвинутые методы преобразования данных в Pandas, не забывая о реструктуризации DataFrames. Также курс будет посвящен созданию сводных таблиц, выполнению процессов Reshape  и транспонирования. Кроме того, в учебных материалах будет проведен анализ временных рядов в Pandas, чтобы студенты могли оценить тенденции и периодичность. В программе будут предложены тактики оптимизации производительности для повышения быстродействия и эффективности. Наконец, модуль завершится практическими заданиями, в которых будут интегрированы изученные техники, что даст студентам возможность применить свои навыки в реальных сценариях. 

Все это благодаря дидактическим материалам, основанным на интерактивных конспектах по каждой теме, видео с подробным описанием, дополнительным материалам для чтения и кейс-стади, к которым эксперты будут иметь доступ, удобно, когда и где бы вы ни находились. Специалистам, проходящим обучение по этой программе, достаточно иметь электронное устройство с подключением к Интернету, чтобы в любое время суток просматривать материалы, размещенные на виртуальной платформе.  

Изучив эту комплексную программу, вы сможете применять наиболее эффективные стратегии решения сложных проблем с данными"

Данный Университетский курс в области практического применения и продвинутых техник в NumPy и Pandas содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Изучение практических кейсов, представленных экспертами в области разработки на Python
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет теоретическую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и повышения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям  
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Благодаря революционной методологии Relearning вы оптимально усвоите все знания, чтобы успешно достичь результатов, к которым вы стремитесь"   

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.  

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.  

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студентам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными специалистами.   

Вы разработаете передовые методы автоматизации для выполнения процессов очистки данных"

Вы обеспечите эффективность хранения данных их безопасность и конфиденциальность"

Этот курс будет посвящен продвинутому управлению данными с помощью NumPy и Pandas, с особым акцентом на стратегиях оптимизации производительности и хранении информации. Темы будут самыми разнообразными: от импорта данных из Excel до стратегий работы с большими объемами данных. В соответствии с этим, учебные материалы будут посвящены как очистке данных, так и их преобразованию, рассматривая такие факторы, как нормализация. У студентов будет возможность применить свои навыки в реальных сценариях и при решении комплексных проблем. 

Вы будете применять инновационные методы оптимизации производительности, способные повысить скорость и эффективность выполнения программ"  

Модуль 1. Практическое применение и продвинутые техники в NumPy и Pandas 

1.1. Загрузка данных из разнообразных источников 

1.1.1. Импорт из CSV, Excel и баз данных 
1.1.2. Чтение данных из API и веб-страниц 
1.1.3. Стратегии управления большими данными 

1.2. Хранение данных в Python 

1.2.1. Экспорт в различные форматы 
1.2.2. Эффективность хранения 
1.2.3. Безопасность и конфиденциальность данных 

1.3. Стратегии очистки данных в Python 

1.3.1. Выявление и устранение несоответствий 
1.3.2. Нормализация и преобразование данных 
1.3.3. Автоматизация процессов чистки 

1.4. Усовершенствованное преобразование данных в Pandas 

1.4.1. Методы обработки и переработки 
1.4.2. Объединение и реструктуризация DataFrames 
1.4.3. Применение регулярных выражений в Pandas 

1.5. Комбинация DataFrames в Pandas  

1.5.1. Merge, Join и конкатенация 
1.5.2. Управление конфликтами и ключами 
1.5.3. Эффективные стратегии комбинирования 

1.6. Усовершенствованное преобразование данных в Pandas  

1.6.1. Pivot и Melt 
1.6.2. Техники Reshape и транспонирования 
1.6.3. Применение в анализе данных 

1.7. Временные ряды в Pandas  

1.7.1. Управление временем и датами 
1.7.2. Resampling и Window Functions 
1.7.3. Анализ трендов и сезонности 

1.8. Расширенное управление индексами в Pandas  

1.8.1. Многоуровневые и иерархические индексы  
1.8.2. Расширенные возможности выделения и управления 
1.8.3. Оптимизация запросов 

1.9. Стратегии оптимизации производительности 

1.9.1. Повышение скорости и эффективности 
1.9.2. Использование Cython и Numba 
1.9.3. Распараллеливание и распределенная обработка 

1.10. Практические проекты по работе с данными 

1.10.1. Анализ реальных примеров использования 
1.10.2. Интеграция методов Python 
1.10.3. Стратегии решения проблем со сложными данными 

В лице TECH вы найдете учебное заведение, которое подстраивается под вас и разрабатывает программу, которая позволит вам совмещать вашу повседневную деятельность с получением качественного образования. Запишитесь сейчас на этот Университетский курс!”