Mr. Cat
Администратор
- Регистрация
- 01.01.22
- Сообщения
- 48.802
Другие курсы от автора:
[Дмитрий NBK] Тату апгрейд. Тариф Lite
[Антон Поляков] Холестерин 2.0
[Анна Читанава] Курс интегративной нутрициологии. Модуль 2. Тариф Студент
[Алексей Фролов] Биомеханика ударов в боксе (2020)
[Этель Аданье] Розацеа и Купероз. Тариф - Розацеа + Купероз
[Алёна Ковальчук] Сбрось лишнее. Гайд Здоровая печень + Гайд красивый загар
[Школа практического психоанализа] Травма в психотерапии (2024)
[Антон Поляков] Холестерин 2.0
[Анна Читанава] Курс интегративной нутрициологии. Модуль 2. Тариф Студент
[Алексей Фролов] Биомеханика ударов в боксе (2020)
[Этель Аданье] Розацеа и Купероз. Тариф - Розацеа + Купероз
[Алёна Ковальчук] Сбрось лишнее. Гайд Здоровая печень + Гайд красивый загар
[Школа практического психоанализа] Травма в психотерапии (2024)
Автор: Udemy
Название: Обработка и предсказание данных в Python (2019)
Описание:
Изучим работу с импортом, объединением, преобразованием, фильтрацией данных на pandas, а также научимся линейной регрессии.
После прохождения курса вы сможете самостоятельно загружать данные в формате CSV, TSV, Excel, извлекать из них значения, находить взаимосвязи между разными наборами данных, преобразовывать и усекать наборы данных. В заключении вы освоите математический аппарат линейной регрессии для поиска линейной связи между данными и эффективно примените его для предсказания значений в будущем.
Для кого этот курс
Разработчики, аналитики, научные исследователи
Требования
Знания python начального уровня: синтаксис, форматы данных
Чему вы научитесь
Подробнее:
Название: Обработка и предсказание данных в Python (2019)
Описание:
Изучим работу с импортом, объединением, преобразованием, фильтрацией данных на pandas, а также научимся линейной регрессии.
После прохождения курса вы сможете самостоятельно загружать данные в формате CSV, TSV, Excel, извлекать из них значения, находить взаимосвязи между разными наборами данных, преобразовывать и усекать наборы данных. В заключении вы освоите математический аппарат линейной регрессии для поиска линейной связи между данными и эффективно примените его для предсказания значений в будущем.
Для кого этот курс
Разработчики, аналитики, научные исследователи
Требования
Знания python начального уровня: синтаксис, форматы данных
Чему вы научитесь
- Оперировать numpy и pandas для работы с данными
- Импортировать наборы данных из CSV, TSV, Excel
- Преобразовать данные: добавлять, удалять, фильтровать, изменять
- Индексировать и сортировать данные
- Объединять несколько источников данных в единый массив
- Использовать линейную регрессию для предсказания значений
Подробнее:
Скачать:Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
Последнее редактирование модератором: