Młodszy Data Scientist w Pythonie

Opanuj podstawy analizy danych w Pythonie w zaledwie cztery godziny. Ten kurs online wprowadzi interfejs Python i omówi popularne pakiety.

Rozwiń umiejętności data science, tworząc wizualizacje w Matplotlib i manipulując DataFrames za pomocą pandas.

Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.

Naucz się importować i czyścić dane, obliczać statystyki oraz tworzyć wizualizacje za pomocą pandas.

Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York City's public schools!

Łącz dane z wielu tabel, używając pandas do ich łączenia.

Rozwijaj umiejętności statystyczne i ucz się zbierać, analizować oraz wyciągać trafne wnioski z danych za pomocą Python.

Naucz się tworzyć, dostosowywać i udostępniać wizualizacje danych za pomocą Matplotlib.

Twórz informacyjne i atrakcyjne wizualizacje w Pythonie z biblioteką Seaborn.

Explore a dataset containing a century's worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?

Poznaj sztukę pisania własnych funkcji w Pythonie oraz kluczowe pojęcia, takie jak zakres i obsługa błędów.

Rozwijaj nowoczesne umiejętności Data Science, poznając iteratory i list comprehensions.

Naucz się eksplorować, wizualizować i wyciągać wnioski z danych, używając eksploracyjnej analizy danych (EDA) w Pythonie.

Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.

Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.

Apply your knowledge of data types and categorical data to prepare a big dataset for modeling!

Nikt nie lubi patrzeć na arkusze kalkulacyjne! Ożyw swoje dane. Ulepsz prezentację i naucz się przekładać dane techniczne na praktyczne wnioski.

Importuj dane do Python z różnych źródeł, takich jak Excel, SQL, SAS i bezpośrednio z sieci.

Naucz się diagnozować i naprawiać brudne dane oraz zdobyj umiejętności potrzebne do przekształcania surowych danych w trafne wnioski!

Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.

Naucz się pracować z datami i godzinami w Pythonie.

Naucz się stosować najlepsze praktyki, by pisać łatwe w utrzymaniu, wielokrotnego użytku, złożone funkcje z dobrą dokumentacją.

Prognozuj ceny mieszkań i współczynnik kliknięć reklam, implementując, analizując i interpretując analizę regresji w statsmodels w Pythonie.

Clean customer data and use logistic regression to predict whether people will make a claim on their car insurance!

Wyciągaj wnioski z ograniczonych danych, używając Python i statystyki. Kurs obejmuje wszystko: od losowego doboru próby po dobór warstwowy i klastrowy.

Naucz się, jak i kiedy używać w Pythonie popularnych testów hipotez, takich jak testy t, testy proporcji i testy chi-kwadrat.

Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!

Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

Naucz się grupować, przekształcać, wizualizować i wyciągać wnioski z nieoznaczonych zbiorów danych za pomocą scikit-learn i scipy.

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

W tym kursie nauczysz się używać modeli drzewiastych i zespołów do regresji i klasyfikacji w scikit-learn.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.