Mister X
Администратор
- Регистрация
- 17 Сен 2019
- Сообщения
- 19.815
- Реакции
- 76.332
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 Big-Money.net
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Udemy] NIST Framework с элементами контроля кибербезопасности и безопасности IoT
- [Влад Тен] Алгоритмы с нуля (релиз 10 сентября)
- [profit] PHP 8.4 - Что нового
- [Stepik] Python. Микросервисы. Backend на FastAPI
- Python. Микросервисы. Backend на FastAPI
- [Merion Academy] MikroTik
- [Богдан Кухар] Администратор 1С v 3.8 (все модули)
- [Stepik] Машинное обучение - Подготовка данных (Модуль 1)