Build your ultimate AI agent
Описание курса
Python и R стремительно набирают популярность в эпоху машинного обучения. Оба языка относятся к языкам высокого уровня: они просты в изучении и написании кода. Выбор языка во многом зависит от вашего опыта и области деятельности. R создавался статистиками и для статистиков, тогда как Python — язык программирования общего назначения. Вне зависимости от вашего бэкграунда, нередко возникают ситуации, когда нужный алгоритм реализован только на одном из языков, документация лучше проработана для одного из них или попавшийся вам онлайн-туториал написан на Python, а не на R.В таких случаях пользователю R приходится работать на Python или разбираться в том, как та или иная задача реализована на Python, чтобы затем перенести решение в R. Этот курс поможет вам преодолеть языковой барьер между R и Python.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Основы
Познакомьтесь с наиболее важными типами данных (целые числа, числа с плавающей точкой, строки и булевы значения) и структурами данных (списки, словари, массивы NumPy и датафреймы pandas) в Python, а также узнайте, как они соотносятся с аналогами в R.
2
Управляющие конструкции, циклы и функции
В этой главе рассматриваются управляющие конструкции (if-else if-else), циклы for, а также показано, как писать собственные функции на Python.
3
Pandas
В этой главе вы подробнее познакомитесь с одной из важнейших библиотек Python — Pandas. Помимо датафреймов, pandas предоставляет широкий набор функций и методов для работы с данными.
4
Визуализация
Вы познакомитесь с богатой экосистемой библиотек визуализации в Python. В главе рассматриваются matplotlib — основная библиотека визуализации в Python, — а также библиотеки pandas и seaborn.
5
Итоговый проект
В качестве итогового проекта вы применените полученные знания Python на наборе данных NYC Flights 2013.
Python для пользователей R
Курс
завершён
