Udemy [Udemy] Ahmed Ibrahim - Библиотеки Python и обработки данных, полный диплом (2021)

[Red Sun]

[Udemy] Ahmed Ibrahim - Библиотеки Python и обработки данных, полный диплом (2021)

Чему вы научитесь

• Код на языке программирования Python
• Функциональное программирование на Python
• Структурирование данных с помощью контейнеров для сбора
• Объектно-ориентированный дизайн
• Продвинутые основы Python
• Обработка данных с помощью библиотек Python
• Числовой Python
• Извлечение и анализ данных из разных ресурсов
• Анализ данных с помощью Pandas
• Визуализация данных с использованием matplotlib
• Расширенная визуализация с Seaborn
• Создавайте решения Python для науки о данных
• Получите поддержку и помощь инструктора по обеспечению качества

Требования

• Для прохождения этого обучения не требуется предварительный опыт работы с Python.
• Компьютер и доступ в Интернет

Описание
Здравствуйте и добро пожаловать на получение полного диплома по программированию и библиотекам данных Python 2021.

Наука о данных - это огромная область, и одна из многообещающих областей, которая быстро распространяется, а также одна из очень полезных, и она расширяется день ото дня из-за ее большого значения и преимуществ, так как это будущее.

Наука о данных позволяет компаниям измерять, отслеживать и записывать показатели производительности для облегчения и повышения эффективности принятия решений. Компании могут анализировать тенденции, чтобы принимать важные решения для лучшего взаимодействия с клиентами, повышения производительности компании и увеличения прибыльности.

А использование науки о данных и ее инструментов зависит от цели, которую вы от них хотите.

Например, использование науки о данных в здравоохранении сильно отличается от использования науки о данных в финансах, бухгалтерском учете и так далее. И я покажу вам основные библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, которые вы можете использовать в различных областях.

Одним из самых мощных языков программирования, используемых для науки о данных, является Python, который представляет собой легкий, простой и очень мощный язык с множеством библиотек и пакетов, которые облегчают работу со сложными и различными типами данных.

В этом курсе вы узнаете:

• Инструменты Python для анализа данных
• Основы Python
• Основы Python
• Объектно-ориентированный Python
• Продвинутые основы Python
• Обработка данных с помощью Python
• Числовой Python (NumPy)
• Анализ данных с помощью Pandas
• Визуализация данных с помощью Matplotlib
• Расширенные графики с Seaborn
• Инструктор QA Поддержка и помощь

Обучение HD-видео + Рабочие файлы + Ресурсы + Поддержка QA.

В этом курсе вы научитесь программировать на Python с самого начала, а затем узнаете, как работать с самыми известными библиотеками и инструментами языка Python, связанными с наукой о данных, начиная со сбора, сбора и анализа данных для визуализации данных. с передовыми технологиями, и на их основе компании принимают необходимые решения.

Я Ахмед Ибрагим, инженер-программист и инструктор, и я обучил более 200 000 инженеров и разработчиков по всему миру темам, связанным с языками программирования и их приложениями, и в этом курсе мы глубоко погрузимся в основные основы Python, Расширенные основы, библиотеки обработки данных, числовой Python, Pandas, Matplotlib и, наконец, Seaborn.

Я надеюсь, что вы присоединитесь к нам в этом курсе, чтобы овладеть языком Python для анализа и визуализации данных, как профессионалы в этой области.

Нам есть о чем рассказать в этом курсе.
Давайте начнем!

Для кого этот курс:

• Новички и новички в Python
• Специалист по данным, знающий другие языковые инструменты
• Новые аналитики данных Python
• Новички в области науки о данных
• Новые разработчики и программисты
• Программисты и разработчики, которые знают другой язык программирования, но плохо знакомы с Python
• Всем, кто хочет использовать Python для анализа и визуализации данных в короткие сроки!

Подробнее:

Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.