Сейчас ищут:

Администрирование и программирование [Специалист] Программирование на Python 3. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib

Admin

Команда форума
Администратор
Регистрация
15 Дек 2021
Сообщения
223,394
Реакции
1,314
Баллы
113
specialist-programmirovanie-na-python-3-biblioteki-pandas-numpy-matplotlib-gif.30015




Название: Программирование на Python 3. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib
Автор: Специалист

Год выпуска: лето 2017

Автор: Владислав Перлин
Продолжительность: 24 ак. ч.
Тип раздаваемого материала: Видеоурок

NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых (и очень быстрых) математических функций для операций с этими массивами. Matplotlib — библиотека на языке программирования Python для визуализации данных. Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях.
Цель курса - освоить принципы построения библиотеки numpy, ее основные возможности, важнейшие приемы обработки и вызуализации числовых данных.
Курс предназначен для научных работников, бизнес-аналитиков, а также программистов, владеющих языком Python и желающих использовать в работе численные методы анализа данных и из визуализацию.
Содержание
Модуль 1. Основные принципы библиотеки numpy
Понятие массива и его основные свойства
Формирование массива
Арифметика массивов

Модуль 2. Основные принципы библиотеки matplotlib
Структура чертежа и система координат
Виды графиков и диаграмм
Графики элементарных функций

Модуль 3. Линейная алгебра. Операции с матрицами 4
Модуль 4. Отрисовка комбинированных диаграмм
Поверхность
Точечная диаграмма
Кривая, заданная параметрически

Модуль 5. Универсальная функция (ufunc)
Понятие универсальной функции
Создание универсальной функции

Модуль 6. Практическая работа
The data analysis and visualization in Python. Packages Pandas, numpy, Matplotlib
Всего за несколько лет средства анализа данных, доступные разработчикам на Python, совершили рывок вперёд. Появились мощные пакеты, реализующие алгоритмы машинного обучения, обработку естественных языков, статистический анализ и визуализацию.

Инструменты языка Python просты в использовании, при этом имеют широкие возможности применения. Программирование на Python – простой и эффективный вариант для вхождения в популярную сферу Data Science.

Уникальная особенность языка – возможность быстрого встраивания анализа данных в веб-приложения.

Курс «Анализ и визуализация данных на языке Python. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib»предназначен для тех, кто ищет гибкий инструмент обработки, анализа и визуализации данных и планирует применять свои навыки в работе большими массивами информации.

Слушатели изучат важнейшие и широко распространенные библиотеки numpy, Matplotlib и Pandas, которые массово применяются в различных областях производственной, финансовой и научной деятельности.

Обучение на курсе построено на примерах реальных проектов в области обработки данных.

Курс читается на базе операционной системы Linux, однако его материал может быть применен и на Windows.

Курс предназначен для программистов, аналитиков, научных работников. Также курс может служить введением в Data Science.
:[/B]

Продажник

Скачать:

Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.

 

Вложения

  • specialist-programmirovanie-na-python-3-biblioteki-pandas-numpy-matplotlib.gif
    specialist-programmirovanie-na-python-3-biblioteki-pandas-numpy-matplotlib.gif
    269 байт · Просмотры: 10
  • Мне нравится
Реакции: ValeryS

tarakan

Премиум
Регистрация
3 Фев 2020
Сообщения
2
Реакции
0
Баллы
4
Кто смотрел, дайте пожалуйста обратную связь, как курс? Интересует больше NumPy. Если этот не очень, посоветуйте пожалуйста хороший.
Заранее спасибо
 

Nureke

Премиум
Регистрация
24 Мар 2020
Сообщения
1
Реакции
0
Баллы
5
Кто смотрел, дайте пожалуйста обратную связь, как курс? Интересует больше NumPy. Если этот не очень, посоветуйте пожалуйста хороший. Заранее спасибо
Хреновое звучание, но а так норм. Но документация тут рвет любые курсы.
 

Похожие темы

Сверху Снизу
Забыли свой пароль?
или Войдите с помощью