Освойте арифметические действия и выравнивание с помощью лучшей академической программы и самой революционной методологии: Relearning"

NumPy, так же, как и Pandas, незаменимы в области программирования на Python благодаря своей универсальности в анализе данных. Эти инструменты предоставляют механизмы для эффективного импорта, очистки, использования, анализа и подготовки данных. Кроме того, эти ресурсы предлагают мощные инструменты для очистки данных, включая обнаружение и устранение пропусков, дубликатов или отклонений. Таким образом, программисты удостоверяются в качестве данных перед их анализом. Более того, эти библиотеки легко интегрируются с другими утилитами визуализации, такими как Seaborn, чтобы создавать графики и другие информативные наглядные представления, которые помогают воспринимать данные.

В связи с этим TECH запустил эту комплексную программу, которая будет посвящена управлению данными на Python с использованием NumPy и Pandas. Учебная программа будет посвящена созданию  массивов и работе с ними для представления данных в нескольких измерениях. В учебном плане также подробно анализируются векторизованные операции с учетом универсальных функций и стремлением к максимальной эффективности. С другой перспективы, академические материалы будут посвящены продвинутой настройке графиков, изучению различных стилей и конфигураций. Кроме того, в ходе обучения студенты познакомятся с современными инструментами для расширенного анализа данных и эффективной визуализации.  Студенты будут подготовлены к решению реальных задач в области анализа и визуализации данных. 

Таким образом, у профессионалов есть уникальная возможность идти в ногу со временем в этой сфере благодаря университетской программе, которую можно пройти в любое время и в любом месте. Единственное, что нужно студенту, — это мобильный телефон, планшет или компьютер с подключением к интернету, чтобы в любое время суток просматривать учебный план, размещенный на виртуальной платформе. Таким образом, у студентов есть возможность получить образование, совместимое с их ежедневными обязанностями.

Вы освоите векторные операции с массивами для выполнения базовых и эффективных вычислений вместо безусловных циклов"  

Данный Университетский курс в области инструментов 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 самопроверки, 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

Вы будете работать с библиотекой Matplotlib для создания широкого спектра графиков и отражать тенденции в данных"

В преподавательский состав программы входят профессионалы в данной области, которые привносят в обучение свой обширный опыт, 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.  

Хотите управлять неполными данными  в Pandas? Определите все нулевые значения с помощью данного курса всего за 180 часов"

Вы сможете организовать свое время и темп обучения, подстраиваясь под свой график, с помощью полноценного Виртуального кампуса TECH"

Благодаря исключительно практическому подходу этот Университетский курс позволит студентам получить продвинутые навыки управления данными с помощью NumPy и Pandas. Академический курс будет включать в себя все: от базовых операций с массивами до манипулирования и преобразования этих объектов.

В курсе будут рассмотрены различные стратегии конкатенации, объединения данных и использования сводных таблиц. С другой стороны, в учебных материалах будет рассмотрено, как создавать и настраивать графики, чтобы студенты могли интегрировать их с Pandas для эффективной визуализации информации. Кроме того, в ходе обучения будут предоставлены самые современные инструменты для углубленного анализа данных.

Вы будете развивать свои ИТ-методики с помощью самых эффективных стратегий для работы с неполными данными" 

Модуль 1. Управление данными в среде Python с помощью NumPy и Pandas

1.1. Создание массивов и работа с ними в NumPy

1.1.1. NumPy
1.1.2. Основные операции с массивами
1.1.3. Обработка и трансформация массивов

1.2. Векторные операции с массивами

1.2.1. Векторизация
1.2.2. Универсальные функции (ufunc)
1.2.3. Эффективность и производительность

1.3. Индексация и сегментация в NumPy

1.3.1. Доступ к элементам и Slicing
1.3.2. Расширенная и булева индексация
1.3.3. Переупорядочивание и отбор

1.4. Серия в Pandas и  DataFrames

1.4.1. Pandas
1.4.2. Структуры данных в Pandas
1.4.3. Работа с DataFrames

1.5. Индексирование и выборка в Pandas

1.5.1. Доступ к данным в сериях и DataFrames
1.5.2. Методы отбора и фильтрации
1.5.3. Использование loc и iloc

1.6. Операции с помощью Pandas

1.6.1. Арифметические операции и выравнивание
1.6.2. Агрегация и статистические функции
1.6.3. Преобразование и применение функций

1.7. Работа с неполными данными в Pandas

1.7.1. Обнаружение и работа с нулевыми значениями
1.7.2. Заполнение и удаление неполных данных
1.7.3. Стратегии работы с неполными данными

1.8. Функции и применения в Pandas

1.8.1. Конкатенация и объединение данных
1.8.2. Группировка и агрегирование (groupby)
1.8.3.  Сводные таблицы и Crosstabs

1.9. Визуализация с помощью Matplotlib

1.9.1. Matplotlib
1.9.2. Создание графиков и их настройка
1.9.3. Интеграция с Pandas

1.10. Настройка графиков в Matplotlib

1.10.1. Стили и конфигурации
1.10.2. Продвинутые графики (scatter, bar, etc.)
1.10.3. Создание комплексных визуализаций

Вы будете наслаждаться самым современным академическим содержанием на образовательной сцене, доступным в инновационных мультимедийных форматах для оптимизации вашего обучения" И все это с помощью TECH!"