130+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - Pandas
What you'll learn
- rozwiąż ponad 130 ćwiczeń w Pandas
- zajmij się rzeczywistymi problemami występującymi w data science
- pracuj z dokumentacją i Stack Overflow
- gwarantowane wsparcie instruktora
Requirements
- ukończone kursy ze ścieżki Python Developer na tym koncie instruktorskim
- ukończone kursy ze ścieżki Data Scientist na tym koncie instruktorskim
- podstawowa wiedza na temat Pandas
Description
"130+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - Pandas" to praktyczny kurs, który ma na celu utrwalenie wiedzy na temat biblioteki Pandas, podstawowego narzędzia dla każdego specjalisty od data science pracującego z językiem Python.
Kurs ten składa się z ponad 130 ćwiczeń, które pokrywają szeroki zakres funkcji Pandas, od tworzenia, indeksowania, sortowania i selekcji DataFrame, do łączenia danych, obsługi brakujących danych, grupowania i zastosowania operacji statystycznych. Wszystkie ćwiczenia są zaprojektowane tak, aby pokazać praktyczne zastosowania Pandas w typowych scenariuszach analizy danych.
Dla każdego ćwiczenia dostępne są szczegółowe rozwiązania, które pomagają uczestnikom porównać ich podejście z optymalnym rozwiązaniem, zrozumieć potencjalne błędy i nauczyć się lepszego podejścia do problemu.
"130+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - Pandas" to doskonały wybór dla tych, którzy chcą opanować Pandas i stać się bardziej efektywnymi w data science z użyciem Pythona. Bez względu na to, czy jesteś początkującym w data science, czy doświadczonym analitykiem, ten kurs pomoże Ci udoskonalić swoje umiejętności i zrozumieć, jak efektywnie wykorzystać Pandas w analizie danych.
Przetwarzaj dane bez trudu z Pandas: Potęga analizy danych w Twoich rękach!
Pandas to potężna biblioteka programistyczna dla języka Python, stworzona specjalnie do efektywnej manipulacji i analizy danych. Jest jednym z najpopularniejszych narzędzi w ekosystemie naukowego obliczeń w Pythonie i stanowi kluczowy element w pracy z danymi.
Głównym elementem Pandas jest obiekt DataFrame, który umożliwia łatwą organizację, filtrowanie, sortowanie i analizę danych w formie tabeli. DataFrame jest elastyczną strukturą danych, która pozwala na manipulację kolumnami, wierszami i indeksami. Może obsługiwać dane o różnym typie, w tym liczbowe, tekstowe, daty i wiele innych.
Pandas oferuje również rozbudowane funkcje do importowania, eksportowania i transformacji danych z różnych źródeł, takich jak pliki CSV, Excel, SQL, a także możliwość integracji z innymi bibliotekami Pythona, takimi jak NumPy czy Matplotlib.
Dzięki Pandas można wykonywać zaawansowane operacje na danych, takie jak agregacja, grupowanie, łączenie tabel, operacje statystyczne i wiele innych. Biblioteka jest również użyteczna przy czyszczeniu i przygotowywaniu danych do analizy, wizualizacji i modelowania.
Pandas jest powszechnie wykorzystywany w dziedzinach takich jak nauki społeczne, ekonomia, finanse, bioinformatyka, nauki przyrodnicze, analiza danych, uczenie maszynowe i wiele innych. Dzięki swojej elastyczności, wydajności i łatwości użycia, Pandas stanowi niezastąpione narzędzie dla profesjonalistów zajmujących się analizą danych i programistów Pythona.
Who this course is for:
- analitycy danych i naukowcy, którzy chcą rozwijać swoje umiejętności w zakresie manipulacji i analizy danych przy użyciu biblioteki Pandas w języku Python
- programiści Pythona, którzy chcą poznać zaawansowane techniki przetwarzania danych, filtrowania, grupowania i wizualizacji danych za pomocą biblioteki Pandas
- studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, statystyką, analizą danych lub pokrewnymi dziedzinami, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności związane z analizą danych przy użyciu biblioteki Pandas
- specjaliści ds. danych i analitycy biznesowi, którzy chcą pogłębić swoje umiejętności w zakresie przetwarzania i analizy danych przy użyciu Pythona i biblioteki Pandas
- osoby zainteresowane eksploracją danych, czyszczeniem danych, agregacją danych i przygotowaniem danych do analizy, które preferują język Python i chcą poznać zaawansowane funkcje i techniki dostępne w bibliotece Pandas
- osoby pragnące rozpocząć karierę w dziedzinie data science, które chcą zdobyć praktyczne umiejętności w przetwarzaniu i analizie danych przy użyciu biblioteki Pandas w języku Python
Instructor
- 4.6 Instructor Rating
- 7,462 Reviews
- 307,268 Students
- 111 Courses
EN
Python Developer/AI Enthusiast/Data Scientist/Stockbroker
Enthusiast of new technologies, particularly in the areas of artificial intelligence, the Python language, big data and cloud solutions. Graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science and Big Data specialization. Master's degree graduate in Financial and Actuarial Mathematics at the Faculty of Mathematics and Computer Science at the University of Lodz. Former PhD student at the faculty of mathematics. Since 2015, a licensed Securities Broker with the right to provide investment advisory services (license number 3073). Lecturer at the GPW Foundation, conducting training for investors in the field of technical analysis, behavioral finance, and principles of managing a portfolio of financial instruments.
Founder at e-smartdata
PL
Data Scientist, Securities Broker
Jestem miłośnikiem nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, języka Python big data oraz rozwiązań chmurowych. Posiadam stopień absolwenta podyplomowych studiów na kierunku Informatyka, specjalizacja Big Data w Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych oraz magistra z Matematyki Finansowej i Aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego. Od 2015 roku posiadam licencję Maklera Papierów Wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego (nr 3073). Jestem również wykładowcą w Fundacji GPW prowadzącym szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych. Mam doświadczenie w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką. Moje główne obszary zainteresowań to język Python, sztuczna inteligencja, web development oraz rynki finansowe.
Założyciel platformy e-smartdata
IG: e_smartdata