After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Probabil nu vei avea niciodată o mașină a timpului, dar ce-ar fi cu o mașină pentru analizat timpul? De îndată ce timpul intră în orice analiză, lucrurile pot deveni complicate. E ușor să te încurci cu granițele dintre zile și luni, fusuri orare, ora de vară și tot felul de alte aspecte care îi pot prinde nepregătiți. Dacă vrei să faci orice tip de analiză care implică timp, Python este unealta potrivită. Lucrând cu seturi de date despre uragane și curse cu bicicleta, vei învăța să numeri evenimente, să calculezi intervalele de timp dintre ele și să reprezinți date în funcție de timp. Vei lucra atât în Python standard, cât și în Pandas, și vei explora biblioteca dateutil – singura bibliotecă pentru fusuri orare recomandată oficial în documentația Python. La finalul acestui curs, vei gestiona cu încredere date și ore în orice format.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Date și calendare
Uraganele (cunoscute și ca cicloane sau taifunuri) lovesc statul american Florida de mai multe ori pe an. La începutul acestui curs, vei învăța cum să lucrezi cu obiecte de tip dată în Python, pornind de la datele fiecărui uragan care a lovit Florida începând din 1950. Vei descoperi cum gestionează Python datele calendaristice, operațiile frecvente cu date și modul corect de formatare a acestora pentru a evita confuziile.
- Date în Python50 XP
- Ce zi a săptămânii?100 XP
- Câte uragane sosesc devreme?100 XP
- Calcule cu date calendaristice50 XP
- Scăderea datelor calendaristice100 XP
- Numărarea evenimentelor pe lună calendaristică100 XP
- Ordonarea unei liste de date calendaristice100 XP
- Transformarea datelor în șiruri de caractere50 XP
- Afișarea datelor într-un format prietenos100 XP
- Reprezentarea datelor în diferite moduri100 XP
2
Combinarea datelor și orelor
Programele de bike sharing s-au răspândit în orașe din întreaga lume – și, din fericire pentru noi, fiecare cursă este înregistrată! Lucrând cu toate deplasările unei singure biciclete din Washington D.C., vei exersa utilizarea combinată a datelor și orelor. Vei analiza text pentru a extrage date și ore, vei identifica intervalele de vârf ale curselor, vei calcula duratele acestora și multe altele.
3
Fusuri orare și ora de vară
În acest capitol, vei învăța să abordezi cu încredere cel mai dificil aspect legat de timp: fusurile orare și ora de vară. Continuând cu datele despre biciclete, vei afla cum să compari orele din diferite părți ale lumii, cum să gestionezi trecerea la și de la ora de vară și cum să obții date actualizate despre fusuri orare din biblioteca dateutil.
4
Date și ore în Pandas: simplu și eficient
Pentru a încheia cursul, vei aplica tot ce ai învățat despre lucrul cu date și ore în Python standard, de această dată în Pandas. Cu informații suplimentare despre fiecare cursă cu bicicleta – cum ar fi stația de plecare și sosire sau dacă utilizatorul deținea un abonament anual – vei putea analiza datele mult mai în profunzime. În acest capitol, vei explora operații puternice din Pandas, precum gruparea și reprezentarea grafică a rezultatelor în funcție de timp.
Lucrul cu date și ore în Python
Curs
finalizat
