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Nel mondo reale, i dati sono tutt'altro che puliti, motivo per cui le librerie Python come Panda sono così preziose.
Se la manipolazione dei dati sta rallentando il flusso di lavoro di analisi dei dati, questo corso è la chiave per riprenderti il potere.
Possiedi i tuoi dati, non lasciare che i tuoi dati ti possiedano! Quando la manipolazione e la preparazione dei dati rappresentano fino all'80% del tuo lavoro come scienziato dei dati, l'apprendimento di tecniche di scambio di dati che portano i dati grezzi in un prodotto finale per l'analisi nel modo più efficiente possibile è essenziale per il successo.
L'analisi dei dati con la libreria Python Pandas ti consente di ottenere risultati migliori, aumentare la produttività, dedicare più tempo alla risoluzione dei problemi e meno tempo alla gestione dei dati e comunicare le tue informazioni in modo più efficace.
Questo corso ti prepara a fare proprio questo! Con Pandas DataFrame, preparati a conoscere gli approcci di manipolazione, preparazione, ordinamento, fusione e pulizia dei dati per trasformare frammenti caotici di dati in un prodotto finale di pre-analisi.
Questo è esattamente il motivo per cui Pandas è la libreria Python più popolare nella scienza dei dati e perché i data scientist di Google, Facebook, JP Morgan e quasi tutte le altre grandi aziende che analizzano i dati utilizzano Pandas.
Se vuoi imparare a utilizzare in modo efficiente Pandas per manipolare, trasformare, ruotare, impilare, unire e aggregare i tuoi dati per la preparazione della visualizzazione, l'analisi statistica o l'apprendimento automatico, questo corso fa per te.
Ecco cosa puoi aspettarti quando ti iscrivi con il tuo istruttore, Ph.
D.
Samuel Hinton - Impara le tecniche di manipolazione dei dati Pandas comuni e avanzate per ottenere dati grezzi in un prodotto finale per l'analisi nel modo più efficiente possibile.
Ottieni risultati migliori dedicando più tempo alla risoluzione dei problemi e meno tempo alla gestione dei dati.
Scopri come modellare e manipolare i dati per rendere l'analisi statistica e l'apprendimento automatico il più semplice possibile.
Usa l'ultima versione di Python e la libreria Pandas standard del settore.
L'esecuzione dell'analisi dei dati con la libreria Pythons Pandas può aiutarti a fare molto, ma ha i suoi svantaggi.
E questo corso ti aiuta a batterli frontalmente: 1. Pandas ha una curva di apprendimento ripida: man mano che vai più in profondità nella libreria Pandas, la curva di apprendimento diventa sempre più ripida.
Questo corso guida gli utenti principianti e intermedi senza problemi attraverso tutti gli aspetti di Panda.
2. Documentazione inadeguata: senza un'adeguata documentazione, è difficile imparare una nuova biblioteca.
Quando si tratta di funzionalità avanzate, la documentazione di Pandas è raramente utile.
Questo corso ti aiuta a comprendere facilmente le tecniche avanzate di Panda e ti fa risparmiare tempo nella ricerca di aiuto.
Dopo questo corso, ti sentirai a tuo agio nel approfondire set di dati complessi ed eterogenei sapendo con assoluta certezza che puoi produrre un risultato utile per la fase successiva dell'analisi dei dati.
Ecco uno sguardo più da vicino al programma: Caricamento e creazione di Pandas DataFrames Visualizzazione dei dati con grafici di base e visualizzazioni 1D, 2D e multidimensionali.
Esecuzione di manipolazioni di base di DataFrame: indicizzazione, tagging, ordinamento, slicing, filtraggio e altro.
Esecuzione di manipolazioni avanzate di Pandas DataFrame: indicizzazione multipla, impilamento, indicizzazione gerarchica, rotazione, unione e altro ancora.
Esecuzione del raggruppamento DataFrame: aggregazione, imputazione e altro.
Manipolazioni principali delle serie temporali: reindicizzazione, ricampionamento, funzioni di rotazione, concatenamento e filtraggio di metodi e altro ancora.
Unire Pandas DataFrames Infine, questo corso include un cheat sheet ed esercizi pratici basati su esempi di vita reale.
Quindi non solo imparerai la teoria, ma farai anche pratica con i Panda.
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