دوره "بیش از 230 تمرین - پایتون برای علم داده - NumPy + Pandas" یک دوره آموزشی تعاملی و عملی است که برای کسانی طراحی شده است که به دنبال کسب تجربه عملی در ابزارهای علم داده در پایتون، به ویژه کتابخانه های NumPy و Pandas هستند. . این دوره شامل بیش از 230 تمرین است که به زبان آموزان بستری برای تمرین و تثبیت دانش خود ارائه می دهد.
این دوره با NumPy، بسته اساسی برای محاسبات علمی در پایتون، شروع میشود و موضوعاتی مانند آرایهها، عملیات ماتریس، عملیات آماری و تولید اعداد تصادفی را پوشش میدهد. یادگیرندگان استفاده از عملکرد NumPy را از طریق تمرینهای متعدد تمرین میکنند و مهارت لازم برای کارهای پیچیدهتر علم داده را به دست میآورند.
سپس دوره به Pandas منتقل میشود، کتابخانهای که ساختارهای داده با کارایی بالا و آسان برای استفاده و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده برای پایتون را ارائه میکند. در اینجا، یادگیرندگان دستکاری، تمیز کردن و تجسم داده ها را با پانداها تمرین می کنند و مهارت های لازم برای پروژه های علم داده در دنیای واقعی را تقویت می کنند.
هر تمرین برای تقویت مفاهیم و مهارتهای کلیدی، ایجاد یک پایه قوی در مدیریت دادههای عددی و انجام وظایف تجزیه و تحلیل دادههای پیشرفته طراحی شده است. در پایان دوره، فراگیران درک عمیقی از این کتابخانه ها و کاربردهای آنها در علم داده خواهند داشت و مهارت و آمادگی آنها را برای مطالعه بیشتر یا کار در این زمینه هیجان انگیز افزایش می دهد.
این دوره برای افراد مبتدی در پایتون که درک اولیه از مفاهیم برنامه نویسی دارند مناسب است. با این حال، متخصصانی که به دنبال تجدید مهارت های خود یا انتقال به یک نقش داده محور هستند نیز ممکن است آن را مفید بدانند.
NumPy - قدرت پایتون عددی را آزاد کنید!
NumPy، مخفف Numerical Python، یک کتابخانه اساسی برای محاسبات علمی در پایتون است. پشتیبانی از آرایهها، ماتریسها و مجموعهای از توابع ریاضی برای کار بر روی این ساختارهای داده را فراهم میکند. این دوره در بخشهای مختلفی ساختار یافته است که هر کدام ویژگی خاصی از کتابخانه NumPy، از جمله ایجاد آرایه، نمایهسازی، برش، و دستکاری، همراه با توابع ریاضی و آماری را هدف قرار میدهند.
پانداها - قدرت داده، بینش آزاد شده است!
Pandas یک کتابخانه منبع باز قدرتمند در پایتون است که ساختارهای داده و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده با استفاده آسان را ارائه می دهد. این به طور گسترده توسط دانشمندان داده، تحلیلگران و محققان برای دستکاری داده ها، تمیز کردن، اکتشاف، و وظایف تجزیه و تحلیل استفاده می شود. Pandas دو ساختار داده اولیه را معرفی می کند، یعنی Series (آرایه برچسب دار یک بعدی) و DataFrame (جدول داده با برچسب دو بعدی)، که امکان مدیریت کارآمد داده های ساخت یافته را فراهم می کند. با پانداها می توانید عملیات داده های مختلفی مانند فیلتر کردن، گروه بندی، مرتب سازی، ادغام و محاسبات آماری را انجام دهید. همچنین یکپارچهسازی یکپارچه با کتابخانههای دیگر در اکوسیستم داده پایتون ارائه میدهد و آن را به ابزاری همهکاره برای بحث و تحلیل دادهها تبدیل میکند.
دانشمند داده ، کارگزار اوراق بهادار دانشمند داده ، کارگزار اوراق بهادار موسس e-smartdata [.] org. طرفدار بزرگ فن آوری های جدید ، به ویژه در زمینه های هوش مصنوعی ، داده های بزرگ و راه حل های ابری. فارغ التحصیل تحصیلات تکمیلی در آکادمی فناوری اطلاعات لهستان و ژاپن در رشته علوم کامپیوتر در تخصص Big Data. فارغ التحصیل دوره کارشناسی ارشد در ریاضیات مالی و حسابداری در دانشکده ریاضیات و علوم کامپیوتر دانشگاه لودز. دارنده پروانه سهام کارگزار سهام با تجربه در تدریس در دانشگاه. مدرس بنیاد GPW (تجزیه و تحلیل فنی ، امور مالی رفتاری و مدیریت نمونه کارها).
نمایش نظرات