Фоновый баннер

Программирование на языке Python. Уровень 4. Анализ и визуализация данных на языке Python. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib

Москва
Иконка

Дата: 7.12.2020

Цена: 24000 руб.

Записаться на курс

Подробнее о курсе

Краткое описание курса
Курс предназначен для тех, кто ищет гибкий инструмент обработки, анализа и визуализации данных и планирует применять свои навыки в работе большими массивами информации.
Вы изучите важнейшие и широко распространенные библиотеки numpy, Matplotlib и Pandas, которые массово применяются в различных областях производственной, финансовой и научной деятельности

Получаемые знания и навыки
По окончании курса слушатели научатся

  • создавать и обрабатывать числовые массивы
  • создавать диаграммы и графики различных видов и форматов
  • объединять и переформировывать данные

Предварительно рекомендуется прослушать курс(ы)

Краткое содержание курса
Модуль 1 — Установка и настройка программного обеспечения. Базовый инструментарий

  • Принципы организации и управления вычислениями. Используемые языки программирования и взаимосвязь между ними
  • Необходимые пакеты Python: numpy, Matplotlib, Pandas, Jupyter и другие
  • Дистрибутив Anaconda, его преимущества и недостатки
  • Установка пакетов в Linux
  • Установка пакетов в Windows. Возможные проблемы и методы их решения

Модуль 2 — Библиотека numpy. Вычислительные задачи

  • Понятие массива и его основные характеристики
  • Структура библиотеки
  • Типы данных библиотеки numpy
  • Принципы вычислений
  • Универсальные функции
  • Важнейшие стандартные функции

Модуль 3 — Работа с массивами и матрицами

Модуль 4 — Библиотека Matplotlib. Визуализация данных

  • Виды графиков и диаграмм
  • Основные элементы диаграммы
  • Создание диаграммы
  • Форматы изображений

Модуль 5 — График функции. Гистограмма

Модуль 6 — Библиотека Pandas. Статистика и анализ

  • Объект Series
  • Объект DataFrame

Модуль 7 — Первичная обработка данных

  • Загрузка и выгрузка данных
  • Организация колонок и строчек
  • Пропуски и повторы

Модуль 8 — Статистика. Временные ряды

  • Типы данных для представления времени
  • Объект Period
  • Основные операции статистики

Модуль 9 — Статистика. Объединение и переформирование данных

  • Объединение данных
  • Сцепление и наложение (concatenating and stacking)
  • Слияние (merging and joining)

Отзывы по курсу