پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها

این پایتون در سطح ورودی برای آموزش داده های تحلیلگران ، زبان آموزان را برای تسلط بر آنچه به راحتی بهترین زبان برنامه نویسی در جهان برای تجزیه و تحلیل داده ها است ، آماده می کند: پایتون و کتابخانه های تجزیه و تحلیل داده های آن. و حتی می تواند آینده را پیش بینی کند - پایتون تمام این امکان را در دسترس قرار می دهد. و انجام تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون تقریباً همیشه به پایه و اساس خوبی در پایتون و راحتی در کتابخانه های خود مانند پاندا ، Numpy و حتی Ipython نیاز دارد.
Python زبان پیشرو در جهان برای تجزیه و تحلیل داده ها به یک دلیل است: همه چیز متنوع ، قدرتمند ، قدرتمند ، قدرتمند است. بصری ، نسبتاً آسان و زبان منبع باز دارای کتابخانه ها و افزودنی هایی است که توسط برنامه نویسان و تحلیلگران در سراسر جهان به روز می شوند. شما می توانید آن را یاد بگیرید و آن را برای تجزیه و تحلیل داده ها با این دوره تسلط دهید.
برای هر کسی که آموزش پایتون خود را مدیریت کند ، این آموزش پایتون می تواند برای ورود به تحلیلگران جدید داده های مشتاق ، که در برنامه های آموزش فردی یا تیمی قرار گرفته است ، استفاده شود منبع مرجع پایتون.
پایتون برای تحلیلگران داده: آنچه شما باید بدانید
این آموزش پایتون برای آموزش داده ها شامل مباحث پایتون از جمله:
- تجزیه و تحلیل داده ها با کتابخانه های پایتون و پایتون ویژه برای تجزیه و تحلیل داده ها است
- شناسایی و دستیابی به داده های مناسب و انواع داده ها با پایتون
- انجام تجزیه و تحلیل آماری ساده و پیچیده
- تولید تجسم داده ها و ایجاد نمودارها به طور خودکار
- استفاده از پایتون برای پیش بینی آینده روند داده ها
چه کسی باید پایتون را برای آموزش تحلیلگران داده استفاده کند؟ تحلیلگران داده مشتاق. این دوره برای کسی که فقط می خواهد شغل روزمره خود را با تجزیه و تحلیل داده ها و همچنین افرادی که امیدوارند حرفه ای را به عنوان یک تحلیلگر داده تمام عیار شروع کنند ، کمی بهتر کند. یادگیری پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها کلید اصلی گرفتن مجموعه های عظیم از داده ها ، درک آنها و تصمیم گیری های بهتر است - و این برای هر کسی مفید است. اگر چند سال است که به عنوان یک تحلیلگر داده کار کرده اید ، از خود بپرسید که با پایتون ، پاندا و Numpy چقدر راحت هستید. اگر حتی از راه دور در مورد آن کتابخانه ها نامشخص هستید ، چرا دوره ای را طی نمی کنید که شما را با استفاده از قدرتمندترین و محبوب ترین زبان ها و کتابخانه های تجزیه و تحلیل داده ها طی می کند و شانس زیادی برای تمرین آنها به شما می دهد؟

عنوان اصلی : Python for Data Analysis Online Training

سرفصل های دوره :

01 محیط توسعه پایتون:
001 مقدمه بر محیط های توسعه
002 ویرایشگر کد و IDES در مقابل نوت بوک های تعاملی
003 نصب Google Colab
004 نصب نوت بوک Jupyter با anaconda
005 مدیریت پروژه ها با Conda
006 در حال اجرا آناکوندا با docker
02 پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها: انواع داده ها:
001 مقدمه بر انواع داده های پایتون
002 نوع داده
003 شماره و بول
004 رشته و کلمات کلیدی
005 مجموعه
006 چالش کد
03 Python برای تجزیه و تحلیل داده ها: اعداد:
001 مقدمه بر شماره های پایتون
002 متغیرها
003 اپراتورهای ریاضی
004 ریاضی با پایتون
005 مقادیر بولی
006 چالش کد
04 Python برای تجزیه و تحلیل داده ها: رشته ها:
001 مقدمه بر روی رشته ها
002 کار با رشته ها
003 رشته های نمایه سازی و برش
004 روش های رشته
005 strings Code Challenge
05 پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها: توابع:
001 مقدمه بر عملکردهای پایتون
002 اپراتورهای پایتون
003 توابع و اظهارات
004 دامنه پایتون
005 pseudocode
006 توابع کد چالش
06 Python برای تجزیه و تحلیل داده ها: حلقه ها:
001 مقدمه بر روی حلقه های پایتون
002 if ، elif و other
003 برای حلقه ها
004 در حالی که حلقه ها
005 چالش کد
07 Python برای تجزیه و تحلیل داده ها: مجموعه ها:
001 آشنایی با مجموعه های پایتون
002 لیست
003 روش های لیست
004 فرهنگ لغت
005 روش های فرهنگ لغت
006 چالش کد
007 تجزیه و تحلیل تجزیه و تحلیل داده ها با پاندا