Sariți la conținutul principal

Curs

Intermediate Python

De bazăNivel de competențe

Actualizat 01.2026

Îmbunătățește-ți abilitățile de data science creând vizualizări cu Matplotlib și manipulând DataFrames cu pandas.

Începe cursul gratuit

PythonProgramming

4 h

18 videoclipuri

87 Exerciții

7,400 XP

1.4M+

Certificat de realizare

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Îmbunătățește-ți abilitățile de Python

Învățarea Python este esențială pentru orice aspirant la practica științei datelor. Învață să vizualizezi date reale cu funcțiile Matplotlib și familiarizează-te cu structuri de date precum dicționarul și DataFrame-ul pandas. Acest curs intermediar de patru ore te va ajuta să îți consolidezi abilitățile existente de Python și să explorezi noi aplicații și funcții Python care îți extind repertoriul și te ajută să lucrezi mai eficient.

Învață să folosești dicționarele Python și pandas

Dicționarele oferă o alternativă la listele Python, iar dataframe-ul pandas este cea mai populară modalitate de a lucra cu date tabelare. În al doilea capitol al acestui curs, vei afla cum poți crea și manipula seturi de date și cum le poți accesa folosind aceste structuri. Exercițiile practice pe tot parcursul cursului îți vor consolida încrederea în fiecare domeniu.

Explorează logica booleană în Python și buclele Python

În a doua jumătate a acestui curs, vei analiza logica, fluxul de control, filtrarea și buclele. Aceste funcții ajută la controlul procesului de luare a deciziilor în programele Python și te ajută să efectuezi mai multe operații cu datele tale, inclusiv instrucțiuni repetate. Vei încheia cursul aplicând toate noile tale abilități, folosind statistica hacker pentru a calcula șansele de a câștiga un pariu.

După ce ai parcurs toate capitolele, vei fi pregătit să aplici noile tale abilități la locul de muncă, într-o nouă carieră sau într-un proiect personal și să treci la un nivel mai avansat de învățare Python.

Cerințe prealabile

Introduction to Python

1

Matplotlib

Data visualization is a key skill for aspiring data scientists. Matplotlib makes it easy to create meaningful and insightful plots. In this chapter, you’ll learn how to build various types of plots, and customize them to be more visually appealing and interpretable.

Basic plots with Matplotlib

Line plot (1)

Line Plot (2): Interpretation

Line plot (3)

Scatter Plot (1)

Scatter plot (2)

Build a histogram (1)

Build a histogram (2): bins

Build a histogram (3): compare

Choose the right plot (1)

Choose the right plot (2)

Customization

Additional Customizations

Interpretation

Începe capitolul

2

Dictionaries & Pandas

Learn about the dictionary, an alternative to the Python list, and the pandas DataFrame, the de facto standard to work with tabular data in Python. You will get hands-on practice with creating and manipulating datasets, and you’ll learn how to access the information you need from these data structures.

Dictionaries, Part 1

Motivation for dictionaries

Create dictionary

Access dictionary

Dictionaries, Part 2

Dictionary Manipulation (1)

Dictionary Manipulation (2)

Dictionariception

Pandas, Part 1

Dictionary to DataFrame (1)

Dictionary to DataFrame (2)

CSV to DataFrame (1)

CSV to DataFrame (2)

Pandas, Part 2

Square Brackets (1)

Square Brackets (2)

loc and iloc (1)

loc and iloc (2)

loc and iloc (3)

Începe capitolul

3

Logic, Control Flow and Filtering

Boolean logic is the foundation of decision-making in Python programs. Learn about different comparison operators, how to combine them with Boolean operators, and how to use the Boolean outcomes in control structures. You'll also learn to filter data in pandas DataFrames using logic.

Comparison Operators

Greater and less than

Compare arrays

Boolean Operators

and, or, not (1)

and, or, not (2)

Boolean operators with NumPy

if, elif, else

Customize further: elif

Filtering pandas DataFrames

Driving right (1)

Driving right (2)

Cars per capita (1)

Cars per capita (2)

Începe capitolul

4

Loops

There are several techniques you can use to repeatedly execute Python code. While loops are like repeated if statements, the for loop iterates over all kinds of data structures. Learn all about them in this chapter.

while: warming up

Basic while loop

Add conditionals

Loop over a list

Indexes and values (1)

Indexes and values (2)

Loop over list of lists

Loop Data Structures Part 1

Loop over dictionary

Loop over NumPy array

Loop Data Structures Part 2

Loop over DataFrame (1)

Loop over DataFrame (2)

Add column (1)

Add column (2)

Începe capitolul

5

Case Study: Hacker Statistics

This chapter will allow you to apply all the concepts you've learned in this course. You will use hacker statistics to calculate your chances of winning a bet. Use random number generators, loops, and Matplotlib to gain a competitive edge!

Random Numbers

Random float

Roll the dice

Determine your next move

Random Walk

The next step

How low can you go?

Visualize the walk

Distribution

Simulate multiple walks

Visualize all walks

Implement clumsiness

Plot the distribution

Calculate the odds

Începe capitolul

Intermediate Python

Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Intermediate Python astăzi!

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.