- Регистрация
- 22 Янв 2020
- Сообщения
- 51.240
- Реакции
- 177.375
Название: Анализ Данных на Python (2021)
Автор: Gleb Mikhaylov
Описание:
Чему вы научитесь
Анализ данныx на Python
Google Colab
Сводные таблицы
Exploratory Data Analysis
Требования
Не требует никаких предварительных знаний
Описание
Всем привет! Меня зовут Глеб Михайлов, я аналитик и дата саентист с 10-ти летним стажем. В этом мастер-классе я показываю свои лучшие наработки за 10 лет работы с данными и 3 года преподавания. Чтобы начать анализировать данные тебе понадобится только компьютер с интернетом -- мы будем работать в Google Colab (это бесплатный облачный сервис Google для анализа данных).
Узнай как предобрабатывать данные, строить сводные таблицы, искать связи в данных. Узнай когда использовать графики и когда нет, и как правильно оформлять свою работу. Когда можно и когда нельзя применить корреляцию? В чем отличие категориальных переменных от непрерывных?
Мастер-класс будет полезен и абсолютным новичкам в анализе данных, и начинающим профессионалам, и даже людям с опытом. Если ты уже умеешь анализировать данные на Python, то тебе будет очень полезно посмотреть этот мастер-класс, чтобы укрепить свои знания, а так же исправить возможные ошибки.
Мастер-класс состоит исключительно из практических примеров -- я буду с нуля кодить все в каждом видео, и ты сможешь повторить тоже самое. А так же ты сможешь скачать все примеры и весь код и использовать в своей работе.
Приемы анализа данных я буду разбирать на датасете German Credit Data -- это открытые данные о заемщиках немецкого банка. Мы определим взаимосвязи в данных и поймем почему заемщики не возвращают кредиты.
Научись анализировать данные на python, как профессионал прямо сейчас!
Для кого этот курс:
Все кто интересуется анализом данных
ПРОДАЖНИК
СКАЧАТЬ
Автор: Gleb Mikhaylov
Описание:
Чему вы научитесь
Анализ данныx на Python
Google Colab
Сводные таблицы
Exploratory Data Analysis
Требования
Не требует никаких предварительных знаний
Описание
Всем привет! Меня зовут Глеб Михайлов, я аналитик и дата саентист с 10-ти летним стажем. В этом мастер-классе я показываю свои лучшие наработки за 10 лет работы с данными и 3 года преподавания. Чтобы начать анализировать данные тебе понадобится только компьютер с интернетом -- мы будем работать в Google Colab (это бесплатный облачный сервис Google для анализа данных).
Узнай как предобрабатывать данные, строить сводные таблицы, искать связи в данных. Узнай когда использовать графики и когда нет, и как правильно оформлять свою работу. Когда можно и когда нельзя применить корреляцию? В чем отличие категориальных переменных от непрерывных?
Мастер-класс будет полезен и абсолютным новичкам в анализе данных, и начинающим профессионалам, и даже людям с опытом. Если ты уже умеешь анализировать данные на Python, то тебе будет очень полезно посмотреть этот мастер-класс, чтобы укрепить свои знания, а так же исправить возможные ошибки.
Мастер-класс состоит исключительно из практических примеров -- я буду с нуля кодить все в каждом видео, и ты сможешь повторить тоже самое. А так же ты сможешь скачать все примеры и весь код и использовать в своей работе.
Приемы анализа данных я буду разбирать на датасете German Credit Data -- это открытые данные о заемщиках немецкого банка. Мы определим взаимосвязи в данных и поймем почему заемщики не возвращают кредиты.
Научись анализировать данные на python, как профессионал прямо сейчас!
Для кого этот курс:
Все кто интересуется анализом данных
ПРОДАЖНИК
Зарегистрируйтесь или войдите в свой аккаунт для просмотра данного контента на bazakursov.net
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Павел Хошев] [Stepik] Многопоточный Python (2024)
- [Алексей Малышкин] Проверка гипотез и анализ данных на Python (2024)
- [Анна Вичугова][babok-school.ru] Методы описания бизнес-процессов: IDEF0, DFD, BPMN, EPC, UML
- [Сергей Дмитриевский] [SD.CODE] Мини-курс: Мышление Программиста
- [Александр Бальцевич] [Айти Синяк] Smart Keyboard Solution
- [Сергей Белоусов] [Cpadoor] Марафон по созданию сайтов на AI контенте