Vasquez
16 marzo 2019, 19:35
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Master Data Analysis with Python - Intro to Pandas
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 44100 Hz, 2ch | 5.01 GB
Duration: 5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English
Comience su viaje de análisis de datos en Python a través de la asimilación de los fundamentos de la biblioteca pandas
Que vas a estudiar?
Introducción al análisis de datos con Python panda
los tipos de datos
el Filtrado de datos
requisitos
descripción
Este curso enseña a los profesores de ted Petrou, autor de un libro con la calificación más alta de la panda libro de cocina
Que vas a estudiar?
Best practices de panda experto en Ted Petrou el autor de la panda el libro culinario
introducción al análisis de datos con Python pandas
DataFrame y series de televisión y de sus componentes de
de los tipos de datos
para seleccionar el subconjunto de datos
Filtrado de datos
Ejercicio para entender el grado de Jupyter Notebok
requisitos
debe fundamentos de Python
Description
Master de análisis de datos con Python - introducción de la panda está diseñado para aquellos que quieren, para aprovechar el asistente de análisis de datos con la ayuda de pandas. Este curso hace una profunda inmersión en los dos principales de la panda de los objetos que el DataFrame y de la serie, y como la selección de un subconjunto de datos de ellos.
Este curso enseña a los profesores de ted Petrou, autor de un libro con la calificación más alta de la panda libro de cocina. Ted ha capacitado a más de 1000 horas de live-técnicos de la ciencia-cursos, utilizar panda-de la biblioteca. Panda es difícil biblioteca de manera eficiente, y a menudo se enseñan mal, con malas prácticas. Ted muy ducho con el panda y es famoso por el desarrollo de las mejores prácticas de cómo utilizar la biblioteca.
Casi el 50 ejercicios que te ayudará a la práctica el material de las conferencias. Detallada de vídeo y de texto de decisión para todos los ejercicios disponibles
vale, así que usted puede ver exactamente cómo ted piensa que a través de la resolución de ejercicios.Todos los materiales y ejercicios escritos en Jupyter portátiles, que usted puede . Esto le permitirá leer las notas, ejecute el código y escriba las soluciones de los ejercicios en un solo lugar. Además, todo el contenido del curso estará disponible como 120 páginas en el documento, que tiene acceso a los materiales desde cualquier lugar del mundo.
Si usted está buscando para los pandas en un entorno profesional, los datos y los comandos que necesita para convertirse en un experto en el uso. Los empleadores requieren que el know-how, y esto, por supuesto, empezar el campeonato con la panda.
Este curso no tiene ninguna experiencia de la panda. El único requisito cero en Python, para entender lo que tú sabes.
Para quién es este curso esquivos para el:
, en el juego-el asistente de análisis de datos en Python con la panda
Requieren muy profundo de la introducción de la panda de la fecha de la capacitación y el subset selection
Interesa panda recomendaciones sobre la eficacia y la eficiencia
DOWNLOAD
nitroflare
***Contenido oculto. Abra la versión completa del tema para visualizar los enlaces.***
Master Data Analysis with Python - Intro to Pandas
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 44100 Hz, 2ch | 5.01 GB
Duration: 5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English
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Description
Master de análisis de datos con Python - introducción de la panda está diseñado para aquellos que quieren, para aprovechar el asistente de análisis de datos con la ayuda de pandas. Este curso hace una profunda inmersión en los dos principales de la panda de los objetos que el DataFrame y de la serie, y como la selección de un subconjunto de datos de ellos.
Este curso enseña a los profesores de ted Petrou, autor de un libro con la calificación más alta de la panda libro de cocina. Ted ha capacitado a más de 1000 horas de live-técnicos de la ciencia-cursos, utilizar panda-de la biblioteca. Panda es difícil biblioteca de manera eficiente, y a menudo se enseñan mal, con malas prácticas. Ted muy ducho con el panda y es famoso por el desarrollo de las mejores prácticas de cómo utilizar la biblioteca.
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