Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Python i R zyskały ogromną popularność w erze uczenia maszynowego. Oba są językami wysokiego poziomu – łatwymi do nauki i pisania kodu. Wybór języka zależy od twojego wykształcenia i dziedziny, w której pracujesz. R powstał z myślą o statystykach i dla statystyków, natomiast Python to język programowania ogólnego przeznaczenia. Niezależnie od twojego doświadczenia, zdarzy się, że dany algorytm będzie dostępny tylko w jednym z tych języków, dokumentacja będzie lepsza po jednej stronie, albo po prostu – znaleziony przez ciebie samouczek będzie napisany w Pythonie, a nie w R.W takiej sytuacji użytkownik R musi albo przełączyć się na Pythona, aby dokończyć pracę, albo zrozumieć, jak coś działa w Pythonie, żeby móc to przenieść do R. Ten kurs pomoże ci pokonać barierę między tymi dwoma językami.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Podstawy
Poznaj najważniejsze typy danych (liczby całkowite, liczby zmiennoprzecinkowe, ciągi znaków i wartości logiczne) oraz struktury danych (listy, słowniki, tablice NumPy i DataFrames z biblioteki pandas) w Pythonie – i sprawdź, jak wypadają w porównaniu z ich odpowiednikami w R.
2
Przepływ sterowania, pętle i funkcje
Ten rozdział omawia instrukcje sterowania przepływem (if-else if-else), pętle for oraz pokazuje, jak pisać własne funkcje w Pythonie!
3
Pandas
W tym rozdziale poznasz bliżej jedną z najważniejszych bibliotek Pythona – pandas. Oprócz obiektów DataFrame pandas udostępnia wiele funkcji i metod do manipulowania danymi.
4
Wizualizacja
Poznasz bogaty ekosystem bibliotek do wizualizacji w Pythonie. Rozdział obejmuje matplotlib – podstawową bibliotekę do wizualizacji – a także biblioteki pandas i seaborn.
5
Projekt końcowy
W ramach projektu końcowego zastosujesz zdobyte umiejętności w Pythonie na zbiorze danych NYC Flights 2013.
Python dla użytkowników R
Kurs
ukończony
