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Struttura del corso
Giorno 1:
Ripasso delle nozioni base di Python e di analisi dei dati
Introduzione a Numpy
- Creazione di array con Numpy
- Operazioni comuni sugli array matriciali
- Utilizzo delle funzioni vettorizzate (ufuncs)
- Viste e trasmissione dei dati tra gli array Numpy
- Ottimizzazione prestazionale mediante l’evitamento degli cicli di ripetizione
- Analisi delle performance con cProfile
Analisi dei dati con Pandas
- Lavorare con dati vettorizzati in Pandas
- Pulizia e trasformazione dei dati
- Ordinamento e filtraggio delle informazioni
- Aggregazioni statistiche sui dati<\/li>
- Analisi di serie temporali
Visualizzazione dei dati con Matplotlib
- Creazione di grafici tramite Matplotlib
- Integrazione di Matplotlib con Pandas
- Realizzazione di rappresentazioni grafiche di qualità
- Visualizzazione diretta dei dati nei notebook Jupyter
- Approfondimento su altre librerie grafiche disponibili in Python
Giorno 2:
Altre librerie Python per l’analisi dei dati
- scikit-learn
- Scipy
- statsmodel
- RPy2
Sintesi finale e prossimi passi da intraprendere
Requisiti
- Conoscenze di base di Python e di analisi dei dati
Destinatari
- Sviluppatori Python
- Analisti di dati
14 ore
Recensioni (1)
L'istruttore sviluppa la formazione in base al ritmo del partecipante
Farris Chua
Corso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traduzione automatica