Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Efektywne wykorzystanie narzędzi do analizy danych i automatyzacji procesów analitycznych!
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas free download
Efektywne wykorzystanie narzędzi do analizy danych i automatyzacji procesów analitycznych!
Czy chcesz wkroczyć w świat Data Science, ale nie wiesz od czego zacząć? A może znasz podstawy Pythona i chcesz nauczyć się analizować dane jak profesjonalista? Ten kurs jest właśnie dla Ciebie!
„Wprowadzenie do Data Science w języku Python – Pandas” to praktyczny kurs, który krok po kroku wprowadzi Cię w świat analizy danych przy użyciu jednej z najpotężniejszych bibliotek języka Python – Pandas. Kurs został zaprojektowany z myślą o osobach początkujących oraz tych, którzy chcą usystematyzować swoją wiedzę.
Podczas kursu nauczysz się między innymi:
Czym jest Data Science i dlaczego biblioteka Pandas odgrywa w niej kluczową rolę,
Jak wczytywać, przeglądać, filtrować i przekształcać dane w formacie CSV, Excel i JSON,
Jak czyścić dane, identyfikować braki i usuwać duplikaty,
Jak agregować dane, tworzyć grupy oraz wykonywać operacje statystyczne,
Jak przygotować dane do dalszej analizy, wizualizacji lub modelowania.
W kursie znajdziesz wiele przykładów praktycznych i ćwiczeń, które pomogą Ci utrwalić wiedzę i zdobyć pewność w pracy z danymi. Niezależnie od tego, czy chcesz rozpocząć karierę w Data Science, czy po prostu analizować dane w swojej pracy – ten kurs będzie doskonałym pierwszym krokiem. Zacznij już dziś i odkryj, jak wiele możesz osiągnąć z Pandas i Pythonem!
Pandas – Twoje narzędzie do analizy danych w Pythonie
Pandas to jedna z najpopularniejszych bibliotek Pythona wykorzystywana w analizie danych. Umożliwia łatwe wczytywanie, przekształcanie, filtrowanie i agregowanie danych w przejrzystej i intuicyjnej formie. Dzięki strukturze DataFrame możesz pracować z danymi tabelarycznymi tak, jakbyś używał arkusza kalkulacyjnego — ale z mocą programowania. Pandas to biblioteka niezastąpiona w projektach Data Science, analizach biznesowych czy przygotowaniu danych do uczenia maszynowego.
