Python pour l’analyse des données, la science des données et le ML avec Pandas

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Salut, chers aspirants à l’apprentissage, bienvenue à « Analyse des données avec Pandas: un didacticiel complet » du niveau débutant au niveau avancé. Nous adorons la programmation. Python est l’un des langages de programmation les plus populaires dans le monde technique d’aujourd’hui. Python offre à la fois des fonctionnalités de programmation orientée objet et structurelle. Par conséquent, nous nous intéressons à l’analyse des données avec Pandas dans ce cours.

Ce cours s’adresse à ceux qui sont prêts à faire passer leurs compétences en analyse de données au niveau supérieur avec la boîte à outils d’analyse de données Python, c’est-à-dire «Pandas».

Ce didacticiel est conçu pour les débutants et les intermédiaires, mais cela ne signifie pas que nous ne parlerons pas non plus des éléments avancés. Notre approche d’enseignement dans ce tutoriel est simple et directe, aucune complication n’est incluse pour s’ennuyer ou perdre la concentration.

Dans ce didacticiel, je couvrirai toutes les choses de base que vous devez savoir sur les «Pandas» pour devenir un analyste de données ou un scientifique des données.

Nous adoptons une approche pratique pour apprendre les choses facilement et confortablement. Vous apprécierez l’apprentissage ainsi que les exercices à pratiquer ainsi que les projets réels (les projets inclus font partie de projets industriels de grande taille orientés vers la recherche).

Je pense que c’est une plate-forme merveilleuse et j’ai eu une merveilleuse opportunité de partager et d’acquérir mes connaissances techniques avec les aspirants à l’apprentissage et les passionnés de science des données.

Ce que vous allez apprendre:

Vous deviendrez un spécialiste des choses suivantes tout en apprenant via ce cours

«Analyse de données avec des pandas».

  • Vous pourrez analyser un gros fichier
  • Construisez une base solide dans l’analyse des données avec Python

Après avoir terminé le cours, vous aurez une expérience professionnelle sur;

  • Structures de données Pandas: objets série, DataFrame et index
  • Fonctionnalités essentielles
  • Le traitement des données
  • Pré-traitement des données
  • Data Wrangling
  • Regroupement de données
  • Agrégation de données
  • Pivotant
  • Utilisation de l’indexation hiérarchique
  • Conversion de types de données
  • Analyse des séries chronologiques
  • Fonctionnalités Pandas avancées et bien plus encore avec des exercices pratiques et des travaux pratiques.

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