- Autor:
- Długość
- liczba lekcji: 58, czas trwania: 8:05:22
- Ocena
Kurs video
Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych
- Wydawnictwo:
- Videopoint
- Wersja:
- Online
- Czas trwania:
- 8:05:22
- Technologia:
- Google Colaboratory, Python 3.7, Jupyter Notebook
- Ocena:
Spis lekcji kursu video
-
1. Zaczynamy pracę 37:49
-
2. Podstawy języka Python 1:29:18
- 2.1. Struktury danych - podstawowe jednostki 10:05
- 2.2. Struktury danych - iterable 9:08
- 2.3. Kontrola programu - pętle i warunki 8:54
- 2.4. Kontrola programu - funkcje 8:38
- 2.5. Kontrola programu - klasy 12:03
- 2.6. Błędy i komunikaty 6:03
- 2.7. Proste przekształcenia - działania: map, filter i reduce 8:04
- 2.8. Proste przekształcenia - moduł math 8:23
- 2.9. Proste przekształcenia - moduł string 9:44
- 2.10. Proste przekształcenia - moduł datetime 8:16
-
3. Zaawansowane koncepcje Pythona 1:12:05
- 3.1. Zaawansowane koncepcje - generatory 8:37
- 3.2. Zaawansowane koncepcje - context manager 11:05
- 3.3. Zaawansowane koncepcje - dekoratory 10:29
- 3.4. Budujemy wielomian - część 1 10:24
- 3.5. Budujemy wielomian - część 2 7:30
- 3.6. Budujemy wielomian - część 3 7:41
- 3.7. Budujemy wielomian - część 4 7:29
- 3.8. Budujemy wielomian - część 5 8:50
-
4. Obliczenia i biblioteka numpy 1:31:15
- 4.1. Tablice numpy 9:59
- 4.2. Tablice numpy - manipulacja kształtem i wymiarem 11:05
- 4.3. Podejście do obliczeń w numpy 4:24
- 4.4. Wektoryzacja obliczeń 7:44
- 4.5. Wektoryzacja wielomianu - część 1 8:30
- 4.6. Wektoryzacja wielomianu - część 2 5:47
- 4.7. Wektoryzacja wielomianu - część 3 7:16
- 4.8. Wektoryzacja wielomianu - część 4 5:14
- 4.9. Algorytm gradientu prostego i regresja - teoria 11:51
- 4.10. Algorytm gradientu prostego i regresja - implementacja 11:03
- 4.11. Porównanie bibliotek - numpy, scipy oraz sklearn 8:22
-
5. Przetwarzanie danych i biblioteka pandas 1:11:54
- 5.1. Czym jest pandas? 2:19
- 5.2. Pandas series 9:10
- 5.3. Pandas dataframe 9:30
- 5.4. Wybieranie elementów 10:28
- 5.5. Podstawowe przekształcenia w pandas 11:05
- 5.6. Zestawianie danych - concat, merge i join 10:10
- 5.7. Praca z tekstem i z czasem - akcesory str i dt 11:38
- 5.8. Agregacja danych i podwójne indeksy 7:34
-
6. Wizualizacja danych 57:05
- 6.1. Matplotlib - wizualizacja i przygotowanie warsztatu 5:44
- 6.2. Matplotlib - podstawowe wykresy i formatowanie 10:14
- 6.3. Matplotlib - wielokrotne wykresy 5:33
- 6.4. Matplotlib - zaawansowane formatowanie i typy wykresów 9:16
- 6.5. Seaborn - wizualizacja danych statystycznych 12:33
- 6.6. Seaborn - kolory, styl i palety 7:07
- 6.7. Wizualizacje w pandas 6:38
-
7. Analiza danych od początku do końca 1:05:56
Opis kursu video : Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych
Obierz kurs na... wyższy level pracy z danymi
W każdej minucie użytkownicy Snapchata dzielą się ponad pół milionem zdjęć, oglądanych jest ponad 4 miliony filmów na YouTubie, a bywalcy Twittera wysyłają ponad 400 tysięcy tweetów. A to tylko ułamek danych, jakie są na bieżąco generowane.
Ich wielka ilość z jednej strony jest wyzwaniem dla serwerów, z drugiej - ma ogromny potencjał dla osób pracujących z danymi. Dzięki nim udaje się usprawnić niemal każdą dziedzinę życia, by wspomnieć choćby medycynę, logistykę, robotykę, e-commerce. Rozwiązania pozwalające pracować z danymi opierają się na różnych podejściach: od prostych modeli czysto statystycznych po skomplikowane algorytmy sztucznej inteligencji, a sama praca na danych wymaga połączenia umiejętności analitycznych i programistycznych. W każdym przypadku punktem wyjścia jest analiza i eksploracja danych, która pozwala w skuteczny sposób przejrzeć i zgłębić ich zasób, by szybko i skutecznie docierać do konkretnych informacji.
Umiejętności te zdobędziesz w ramach tego kursu.
W trakcie nauki będziemy bazować na możliwościach, jakie oferują język Python i jego biblioteki (numpy, pandas, matplotlib, seaborn), które stanowią absolutną podstawę do dalszej pracy z danymi. Są też wykorzystywane przez inne, bardziej zaawansowane narzędzia uczenia maszynowego. Szkolenie jest adresowane do kilku grup zawodowych. Odnajdą się w nim zarówno osoby, które już zajmowały się analizą danych, na przykład w Excelu, i chcą rozwijać się w tym kierunku, jak i programiści języków innych niż Python, chcący poznać ten przyszłościowy, dynamicznie rozwijający się język. Materiał proponowany w ramach kursu jest także przeznaczony dla akademików wyspecjalizowanych w naukach ścisłych, którzy chcieliby nauczyć się przekładania równań na skuteczny kod. Wreszcie - szkolenie przyda się tym, którzy marzą o karierze na stanowisku Data Scientist (jedna z najpilniej poszukiwanych i jednocześnie najlepiej płatnych ról w IT). Wiedza oferowana w ramach kursu zapewni im odpowiedni punkt startowy - dalsza droga zawodowa będzie wymagała opanowania zaproponowanych zagadnień do perfekcji.
Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia?
W trakcie tego kursu video opanujesz wiedzę, dzięki której:
- Stworzysz środowisko pracy i upewnisz się, jakie narzędzia będą Ci potrzebne.
- Poznasz język Python, nie tylko na poziomie składni, ale również pewnych przydatnych dla potrzeb kursu koncepcji.
- Zrozumiesz, na czym polega praca z danymi numerycznymi, tekstowymi i czasowymi.
- Dowiesz się, jak wykonuje się obliczenia numeryczne przy użyciu różnych technik.
- Będziesz w stanie dopasowywać, agregować i zestawiać dane.
Co więcej...
- Opanujesz kolejne etapy procesu analizy danych, od ich pozyskania, przez obróbkę, aż po wyciąganie wniosków.
Data science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych został stworzony z myślą o „rozpędzeniu” Cię z poziomu zero do takiego, w którym będziesz potrafił skutecznie operować na całkiem sporych zasobach danych i wydobywać z nich informacje. Jednocześnie spory nacisk położono na pokazanie praktycznych aspektów pracy osoby na stanowisku analityka danych, ponieważ to teren, po którym często trzeba się poruszać, dysponując jedynie ogólnymi wskazówkami.
Kurs bardziej szczegółowo
Naszemu szkoleniu na początek będziesz musiał poświęcić co najmniej osiem godzin - tyle bowiem trwa nauka z ekspertem. W jej trakcie zapoznasz się z językiem Python jako narzędziem do zadań związanych z analizą danych. Używając biblioteki numpy, będziesz wykonywać obliczenia numeryczne, a stosując bibliotekę pandas - przekształcać zbiory danych. Zwizualizujesz je przy wykorzystaniu matplotlib, seaborn i pandas. Stworzysz własne środowisko pracy, zawierające konsolę, ipython, jupyter, jupyter lab i pip. Nauczysz się odnajdywania dokumentacji, korzystania z przykładów i ogólnego radzenia sobie z danymi. Zmierzysz się z równaniem matematycznym i jego przełożeniem na kod języka Python. Zaimplementujesz rozwiązania - zarówno z użyciem bibliotek, jak i w czystym Pythonie. Poznasz podstawy optymalizacji i czyszczenia danych, będziesz je przekształcać po to, by potwierdzić lub obalić konkretną hipotezę. Opanujesz metodykę korzystania z popularnych form reprezentacji danych statystycznych. Dokonasz także szeregu usprawnień związanych z wydajnością obliczeń (wektoryzacja, dobór typów danych itd.). W efekcie staniesz się początkującym, ale już samodzielnym analitykiem danych, przygotowanym zarówno na rozmowę kwalifikacyjną na przykład na stanowisko Junior Developera, jak i do usprawnienia swojej pracy - inżynierskiej, naukowej czy menedżerskiej.
Wybrane bestsellery
Videopoint - inne książki
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych Oleg Żero (3) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(2)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
więcej opinii