Kursplan
Introduksjon
- Oversikt over Python og dets kraftfulle økosystem for dataanalyse
Kom i gang
- 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 et datasett
- Rengjøre data
Python Data Frame
- Forklaring av dataframes
- Manipulere data i en dataframe
Få innsikt fra data
- Sammendrag av data
- Lage rapporter
- Visualisere data
Lagre din Python-kode
- Lagre koden i et versjonskontrolldepot
- Tillat andre å få tilgang til din kode
Forbedre din kode
- Teste din kode og fikse feil
- Forkorte koden ved å bruke en iterativ tilnærming
Ta din kode i produksjon
- Last opp koden til en nettside
- Automafor eksekvering av koden
Beste praksis for Python-programmering
Sammendrag og konklusjon
Krav
- Programmeringserfaring i ethvert språk
Målgruppe
- Utviklere
- Begynnelsesvise datavitenkapsfolk
- Næringsanalytikere med teknisk kompetanse
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