After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Inizia il tuo percorso nella Data Science! Anche se non hai mai scritto una riga di codice, potrai seguire questo corso e scoprire la potenza di Python per fare Data Science. Userai i dati per risolvere il mistero di Bayes, il Golden Retriever rapito, e nel frattempo prenderai confidenza con la sintassi di base di Python e con moduli di Data Science molto usati come Matplotlib (per grafici e diagrammi) e pandas (per i dati tabellari).I video includono trascrizioni dal vivo che puoi visualizzare facendo clic su "Show transcript" in basso a sinistra nei video.
Il glossario del corso si trova a destra nella sezione delle risorse.
Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione facendo clic sull’avviso dei crediti CPE sulla destra.
Prerequisiti
Non ci sono prerequisiti per questo corso
Curriculum
Programma del corso
1
Prime mosse con Python
Benvenuto nel fantastico mondo dell’analisi dei dati in Python! In questo capitolo imparerai le basi della sintassi di Python, caricherai i primi moduli e userai le funzioni per ottenere un elenco di sospetti per il rapimento di Bayes, il Golden Retriever pluripremiato di DataCamp.
- Immergiti in Python50 XP
- Importare moduli Python100 XP
- Correggere un import non funzionante100 XP
- Creare variabili50 XP
- Creare un float100 XP
- Creare stringhe100 XP
- Correggere gli errori nelle stringhe100 XP
- Nomi di variabili validi50 XP
- Divertiamoci con le funzioni50 XP
- Carica un DataFrame100 XP
- Correggere un errore di funzione100 XP
- A caccia di sospetti100 XP
2
Caricare i dati in pandas
In questo capitolo imparerai a usare una potente libreria Python: pandas. pandas ti permette di leggere, modificare e cercare insiemi di dati tabellari (come fogli di calcolo e tabelle di database). Esaminerai i movimenti con carta di credito dei sospetti per vedere se qualcuno ha fatto acquisti sospetti.
3
Creare grafici con Matplotlib
Preparati a visualizzare i tuoi dati! Creerai grafici a linee con un altro modulo Python: Matplotlib. Usando i grafici a linee, analizzerai la frequenza delle lettere del messaggio di riscatto e diversi campioni di grafia per individuare il rapitore.
4
Tipi di grafici diversi
In questo capitolo finale imparerai a creare tre nuovi tipi di grafici: scatter plot, bar chart e istogrammi. Userai questi strumenti per scoprire dove si nasconde il rapitore e salvare Bayes, il Golden Retriever.
Introduzione alla Data Science in Python
Corso
completato
