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 «Data Science. Обработка, анализ и визуализация больших данных на языке Python Библиотеки pandas, numpy, matplotlib и seaborn» 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.
Прохождение курса «Вводный курс по Python для анализа данных» или знания в объеме этого курса.
По окончании курса слушатели будут уметь:
Модуль 1. Установка и настройка программного обеспечения. Базовый инструментарий работы в Jupyter notebook
Модуль 2. Библиотека numpy. Вычислительные задачи
Модуль 3. Библиотека pandas и анализ данных
Модуль 4. Первичная обработка данных
Модуль 5. Статистика и анализ
Модуль 6. Библиотека matplotlib. Визуализация данных
Модуль 7. Библиотека seaborn. Наглядная визуализация сложных данных
2520 BYN
под руководством инструктора