Тут два курса.
1.) #Python_с_полного_нуля
2.) #Аналитикам_данных_на_Python
Тем кто имеет навыки программирование можете переходить сразу к изучению аналитики данных, по хешетгегу. А новечкам придется пройти курс Python с полного нуля.
Реально много практики и работы, которыми можно наполнить портфолио, продемонстрировав свою компетентность, а главное получить практические навыки.
Вы научиться быстро и просто обрабатывать файлы больших объемов (вплоть до нескольких гигабайт и даже десятков - сотен гигабайт данных) и различных форматов. Также научиться писать консольные программы.
1.) #Python_с_полного_нуля
Тут думаю все логически понятно и описывать нет смысла. Вы изучить не только теорию языка, но и одновременно закрепить теорию на практике.
Всего 48 видео уроков общей продолжительностью более 15 часа = новая професия + 1 к скилу))
2.) #Аналитикам_данных_на_Python
Описание:
1. Первая часть курса посвящена настройке и работе с окружением. Поскольку Pandas – это библиотека на Python, соответственно, потребуется установить Python на компьютер, если его еще нет. Также потребуется сама библиотека Pandas. И здесь будут рассмотрены два варианта: установка виртуального окружения и необходимых библиотек с нуля и установка дистрибутива Anaconda, который включает весь необходимый набор библиотек.
2. Со второй части курса начнется изучение непосредственно библиотеки Pandas. Здесь будет рассмотрена одна из структур данных библиотеки Pandas – Series.
3. В третьей части курса будет изучаться ключевая структура данных – DataFrame. DataFrame представляет данные в табличном виде, что очень удобно для анализа данных. Здесь будут рассмотрены темы чтения и записи данных, обработки данных, группировка и сортировка, различные варианты объединения табличных данных и т.д.
4. Последняя часть будет исключительно практической и здесь будет показана обработка достаточно больших объемов данных на сотни тысяч и даже миллионы строк. Также в последней части курса будет затронута тема визуализации данных и работа с библиотекой Matplotlib.
1.) #Python_с_полного_нуля
2.) #Аналитикам_данных_на_Python
👇подразделы:
#Часть_1_Окружение_и_основы_Jupyter_Notebook
#Часть_2_Структура_данных_Series
#Часть_3_Структура_данных_DataFrame
#Часть_4_Практика_работы_с_Pandas
1.) #Python_с_полного_нуля
2.) #Аналитикам_данных_на_Python
Тем кто имеет навыки программирование можете переходить сразу к изучению аналитики данных, по хешетгегу. А новечкам придется пройти курс Python с полного нуля.
Реально много практики и работы, которыми можно наполнить портфолио, продемонстрировав свою компетентность, а главное получить практические навыки.
Вы научиться быстро и просто обрабатывать файлы больших объемов (вплоть до нескольких гигабайт и даже десятков - сотен гигабайт данных) и различных форматов. Также научиться писать консольные программы.
1.) #Python_с_полного_нуля
Тут думаю все логически понятно и описывать нет смысла. Вы изучить не только теорию языка, но и одновременно закрепить теорию на практике.
Всего 48 видео уроков общей продолжительностью более 15 часа = новая професия + 1 к скилу))
2.) #Аналитикам_данных_на_Python
Описание:
1. Первая часть курса посвящена настройке и работе с окружением. Поскольку Pandas – это библиотека на Python, соответственно, потребуется установить Python на компьютер, если его еще нет. Также потребуется сама библиотека Pandas. И здесь будут рассмотрены два варианта: установка виртуального окружения и необходимых библиотек с нуля и установка дистрибутива Anaconda, который включает весь необходимый набор библиотек.
2. Со второй части курса начнется изучение непосредственно библиотеки Pandas. Здесь будет рассмотрена одна из структур данных библиотеки Pandas – Series.
3. В третьей части курса будет изучаться ключевая структура данных – DataFrame. DataFrame представляет данные в табличном виде, что очень удобно для анализа данных. Здесь будут рассмотрены темы чтения и записи данных, обработки данных, группировка и сортировка, различные варианты объединения табличных данных и т.д.
4. Последняя часть будет исключительно практической и здесь будет показана обработка достаточно больших объемов данных на сотни тысяч и даже миллионы строк. Также в последней части курса будет затронута тема визуализации данных и работа с библиотекой Matplotlib.
1.) #Python_с_полного_нуля
2.) #Аналитикам_данных_на_Python
👇подразделы:
#Часть_1_Окружение_и_основы_Jupyter_Notebook
#Часть_2_Структура_данных_Series
#Часть_3_Структура_данных_DataFrame
#Часть_4_Практика_работы_с_Pandas
👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 2. Установка Python
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 3. Установка редактора PyCharm
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 4. Синтаксис Python
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 5. Числа. Арифметические операторы
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 7. Булев тип данных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 8. Строки
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 9. Операции со строками
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 10. Методы строк
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 11. Форматирование строк
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 12. Оператор IF
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 13. Циклы For и While
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 14. Списки
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 15. Дз. Вывод таблицы умножения
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 16. Методы для работы со списками
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 17. Изменяемые и неизменяемые объекты
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 18. Домашнее задание
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 19. Решение домашнего задания
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Урок 20. Кортежи