După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Începe-ți călătoria în Data Science! Chiar dacă nu ai scris niciodată o linie de cod, vei putea urma acest curs și vei descoperi puterea Python în analiza datelor. Vei folosi date pentru a rezolva misterul lui Bayes, Golden Retriever-ul răpit, și pe parcurs te vei familiariza cu sintaxa de bază a limbajului Python și cu module populare de Data Science precum Matplotlib (pentru grafice) și pandas (pentru date tabulare).Videourile conțin transcrieri live pe care le poți afișa făcând clic pe „Afișează transcrierea" în colțul din stânga jos al videoclipurilor.
Glosarul cursului se află în dreapta, în secțiunea de resurse.
Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți naviga la evaluare făcând clic pe notificarea pentru credite CPE din dreapta.
Cerințe prealabile
Nu există cerințe prealabile pentru acest curs
Programă
Planul cursului
1
Primii pași în Python
Bun venit în lumea fascinantă a analizei datelor cu Python! În acest capitol, vei învăța elementele de bază ale sintaxei Python, vei încărca primele module Python și vei folosi funcții pentru a obține lista de suspecți în cazul răpirii lui Bayes, Golden Retriever-ul premiat al DataCamp.
- Scufundă-te în Python50 XP
- Importul modulelor Python100 XP
- Corectarea unui import defect100 XP
- Crearea variabilelor50 XP
- Crearea unui număr float100 XP
- Crearea șirurilor de caractere100 XP
- Corectarea erorilor din șiruri de caractere100 XP
- Nume valide de variabile50 XP
- Distracție cu funcții50 XP
- Încarcă un DataFrame100 XP
- Corectarea unei erori de funcție100 XP
- În căutarea suspecților100 XP
2
Încărcarea datelor în pandas
În acest capitol, vei învăța o bibliotecă Python puternică: pandas. pandas îți permite să citești, să modifici și să cauți în seturi de date tabulare (precum foi de calcul și tabele din baze de date). Vei analiza înregistrările cardurilor de credit ale suspecților pentru a vedea dacă vreunul dintre ei a făcut achiziții suspecte.
3
Vizualizarea datelor cu Matplotlib
Pregătește-te să îți vizualizezi datele! Vei crea grafice liniare cu un alt modul Python: Matplotlib. Folosind grafice liniare, vei analiza frecvența literelor din nota de răscumpărare și din mai multe mostre de scris de mână pentru a identifica răpitorul.
4
Tipuri diferite de grafice
În acest capitol final, vei învăța cum să creezi trei noi tipuri de grafice: grafice de dispersie, grafice cu bare și histograme. Vei folosi aceste instrumente pentru a localiza ascunzătoarea răpitorului și a-l salva pe Bayes, Golden Retriever-ul.
Introducere în Data Science cu Python
Curs
finalizat
