Kursplan
Introduksjon
- Oversikt over Python og dets kraftfulle økosystem for dataanalyse
Kom i gang
- Oppsette utviklingsmiljøet
- Installer Python, Numpy og Pandas
- Installer Jupyter
Python-programmering for dataanalyse
- Oversikt over Python-syntaks
- Skrive og kjøre Python-kode
Arbeide med data
- Importere en datasett
- Rengjøre dataene
Python Data Frame
- Få forståelse for dataframes
- Manipulere data i en dataframe
Hente innsikt fra data
- Sammendrag av dataene
- Lage rapporter
- Visualisere data
Lagre Python-koden din
- Lagre koden i et versjonskontrolldepot
- Tillate andre til å få tilgang til koden din
F Foretrukne koden din
- Teste koden og fikse feilene
- Forkorte koden ved å bruke en iterativ tilnærming
Ta koden i produksjon
- Last opp koden til en nettside
- Automatisere kjøringen av koden
Beste praksis for Python-programmering
Sammendrag og konklusjon
Krav
- Programmerings erfaring i et hvilket som helst språk
Målgruppe
- Utviklere
- Begynnelige datavitenskapsfolk
- Næringsanalytikere med tekniske ferdigheter
Referanser (6)
very comprehensive in regards to doing data analysis using python
Mervin Lau - MINDEF
Kurs - Python for Data Analysis
Trainer was very patient with helping us resolve problems that we had faced as well as clarifying our doubts.
Chua Wei Zhi - MINDEF
Kurs - Python for Data Analysis
clear explanation with adequate examples.
Raphael Reynold - MINDEF
Kurs - Python for Data Analysis
Patience of the trainer while making sure everyone understand the lesson
Yeo Yu Xin - Ministry of Defence, Singapore
Kurs - Python for Data Analysis
It's very hands-on and I can follow despite the lack of calculus background.
Wei Pin Ho - Ministry of Defence, Singapore
Kurs - Python for Data Analysis
Very hands-on practice, engaging and good amount of breaks in between. Thus did not feel tired/lethargic.