Всего за несколько лет средства анализа данных, доступные разработчикам на Python, совершили рывок вперёд. Появились мощные пакеты, реализующие алгоритмы машинного обучения, обработку естественных языков, статистический анализ и визуализацию.
Инструменты языка Python просты в использовании, при этом имеют широкие возможности применения. Программирование на Python – простой и эффективный вариант для вхождения в популярную сферу Data Science.
Уникальная особенность языка – возможность быстрого встраивания анализа данных в веб-приложения.
Курс «Data Science. Обработка, анализ и визуализация больших данных на языке Python Библиотеки pandas, numpy, matplotlib и seaborn» предназначен для тех, кто ищет гибкий инструмент обработки, анализа и визуализации данных и планирует применять свои навыки в работе большими массивами информации.
Слушатели изучат важнейшие и широко распространенные библиотеки numpy, Matplotlib и Pandas, которые массово применяются в различных областях производственной, финансовой и научной деятельности.
Обучение на курсе построено на примерах реальных проектов в области обработки данных.
Курс читается на базе операционной системы Linux, однако его материал может быть применен и на Windows.
Предварительные требования
Прохождение курса «Вводный курс по Python для анализа данных» или знания в объеме этого курса.
Целевая аудитория
- программисты
- аналитики
- научные работники
Приобретаемые знания и навыки
По окончании курса слушатели будут уметь:
- объединять и переформировывать данные
- работать с большими массивами информации
- применять библиотеки numpy, Matplotlib и Pandas в различных областях производственной, финансовой и научной деятельности
