Kursplan
Introduksjon
- Oversikt over Python og dens kraftfulle økosystem for dataanalyse
Kom igang
- Sette opp utviklingsmiljøet
- Installere Python, Numpy, og Pandas
- Installere Jupyter
Python-programmering for dataanalyse
- Oversikt over Python-syntaks
- Skrive og kjøre Python-kode
Arbeide med data
- Importere en datasett
- Rense dataene
Python Data Frame
- Forståelse av datarammer
- Manipulere data i en dataramme
Få innsikt fra data
- Oppsummere dataene
- Generere rapporter
- Visualisere data
Lagre din Python-kode
- Lagre koden i et versjonskontrolllagringssted
- Gjøre koden tilgjengelig for andre
Forbedre koden din
- Teste koden og fikse feilene
- Stramme koden ved hjelp av en iterativ tilnærming
Ta koden din til produksjon
- Last opp koden til en nettside
- Automatisere kjøringen av koden din
Best practice for Python-programmering
Oppsummering og konklusjon
Krav
- Programmeringserfaring i ethvert språk
Målgruppe
- Utviklere
- Begynnende dataforskere
- Forretningsanalytikere med tekniske ferdigheter
Referanser (6)
svært omfattende i forhold til å utføre dataanalyse ved hjelp av Python
Mervin Lau - MINDEF
Kurs - Python for Data Analysis
Maskinoversatt
Instruktøren var veldig tålmodig med å hjelpe oss med problemer vi hadde støtt på, samt med å tydeliggjøre vores tvil.
Chua Wei Zhi - MINDEF
Kurs - Python for Data Analysis
Maskinoversatt
klar forklaring med tilstrekkelige eksempler.
Raphael Reynold - MINDEF
Kurs - Python for Data Analysis
Maskinoversatt
Instruktørens tålmodighet mens han sørger for at alle forstår leksjonen
Yeo Yu Xin - Ministry of Defence, Singapore
Kurs - Python for Data Analysis
Maskinoversatt
Det er meget praktisk og jeg kan følge med, selv om jeg ikke har bakgrunn i kalkulus.
Wei Pin Ho - Ministry of Defence, Singapore
Kurs - Python for Data Analysis
Maskinoversatt
Meget praktisk og engasjerende øvelse, med gode pauser i mellom. Derfor følte jeg meg ikke utslitt eller trøtt.
Charles Lim - Ministry of Defence, Singapore
Kurs - Python for Data Analysis
Maskinoversatt