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Python for R Users

This course is for R users who want to get up to speed with Python!

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Kursbeschreibung

Python and R have seen immense growth in popularity in the "Machine Learning Age". They both are high-level languages that are easy to learn and write. The language you use will depend on your background and field of study and work. R is a language made by and for statisticians, whereas Python is a more general purpose programming language. Regardless of the background, there will be times when a particular algorithm is implemented in one language and not the other, a feature is better documented, or simply, the tutorial you found online uses Python instead of R. In either case, this would require the R user to work in Python to get his/her work done, or try to understand how something is implemented in Python for it to be translated into R. This course helps you cross the R-Python language barrier.
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  1. 1

    The Basics

    Kostenlos

    Learn about some of the most important data types (integers, floats, strings, and booleans) and data structures (lists, dictionaries, numpy arrays, and pandas DataFrames) in Python and how they compare to the ones in R.

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    Introduction
    50 xp
    Assignment and data types
    100 xp
    Arithmetic with strings
    100 xp
    Containers - lists and dictionaries
    50 xp
    Lists
    100 xp
    Dictionaries
    100 xp
    Functions, methods, and libraries
    50 xp
    Methods
    100 xp
    NumPy arrays
    100 xp
    Pandas DataFrames
    100 xp
  2. 3

    Pandas

    In this chapter you will learn more about one of the most important Python libraries, Pandas. In addition to DataFrames, pandas provides several data manipulation functions and methods.

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Datensätze

Air qualityCountry timeseriesFlights (sample)InflammationNYC Flights 2013Tips

Mitwirkende

Collaborator's avatar
Hugo Bowne-Anderson
Collaborator's avatar
Eunkyung Park
Collaborator's avatar
Sumedh Panchadhar
Daniel Chen HeadshotDaniel Chen

Data Science Consultant at Lander Analytics

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