- Регистрация
- 21 Янв 2017
- Сообщения
- 412.359
- Реакции
- 134.555
Название: Анализ Данных на Python (2021)
Автор: Gleb Mikhaylov
Описание:
Чему вы научитесь
Анализ данныx на Python
Google Colab
Сводные таблицы
Exploratory Data Analysis
Требования
Не требует никаких предварительных знаний
Описание
Всем привет! Меня зовут Глеб Михайлов, я аналитик и дата саентист с 10-ти летним стажем. В этом мастер-классе я показываю свои лучшие наработки за 10 лет работы с данными и 3 года преподавания. Чтобы начать анализировать данные тебе понадобится только компьютер с интернетом -- мы будем работать в Google Colab (это бесплатный облачный сервис Google для анализа данных).
Узнай как предобрабатывать данные, строить сводные таблицы, искать связи в данных. Узнай когда использовать графики и когда нет, и как правильно оформлять свою работу. Когда можно и когда нельзя применить корреляцию? В чем отличие категориальных переменных от непрерывных?
Мастер-класс будет полезен и абсолютным новичкам в анализе данных, и начинающим профессионалам, и даже людям с опытом. Если ты уже умеешь анализировать данные на Python, то тебе будет очень полезно посмотреть этот мастер-класс, чтобы укрепить свои знания, а так же исправить возможные ошибки.
Мастер-класс состоит исключительно из практических примеров -- я буду с нуля кодить все в каждом видео, и ты сможешь повторить тоже самое. А так же ты сможешь скачать все примеры и весь код и использовать в своей работе.
Приемы анализа данных я буду разбирать на датасете German Credit Data -- это открытые данные о заемщиках немецкого банка. Мы определим взаимосвязи в данных и поймем почему заемщики не возвращают кредиты.
Научись анализировать данные на python, как профессионал прямо сейчас!
Для кого этот курс:
Все кто интересуется анализом данных
ПРОДАЖНИК
СКАЧАТЬ
Автор: Gleb Mikhaylov
Описание:
Чему вы научитесь
Анализ данныx на Python
Google Colab
Сводные таблицы
Exploratory Data Analysis
Требования
Не требует никаких предварительных знаний
Описание
Всем привет! Меня зовут Глеб Михайлов, я аналитик и дата саентист с 10-ти летним стажем. В этом мастер-классе я показываю свои лучшие наработки за 10 лет работы с данными и 3 года преподавания. Чтобы начать анализировать данные тебе понадобится только компьютер с интернетом -- мы будем работать в Google Colab (это бесплатный облачный сервис Google для анализа данных).
Узнай как предобрабатывать данные, строить сводные таблицы, искать связи в данных. Узнай когда использовать графики и когда нет, и как правильно оформлять свою работу. Когда можно и когда нельзя применить корреляцию? В чем отличие категориальных переменных от непрерывных?
Мастер-класс будет полезен и абсолютным новичкам в анализе данных, и начинающим профессионалам, и даже людям с опытом. Если ты уже умеешь анализировать данные на Python, то тебе будет очень полезно посмотреть этот мастер-класс, чтобы укрепить свои знания, а так же исправить возможные ошибки.
Мастер-класс состоит исключительно из практических примеров -- я буду с нуля кодить все в каждом видео, и ты сможешь повторить тоже самое. А так же ты сможешь скачать все примеры и весь код и использовать в своей работе.
Приемы анализа данных я буду разбирать на датасете German Credit Data -- это открытые данные о заемщиках немецкого банка. Мы определим взаимосвязи в данных и поймем почему заемщики не возвращают кредиты.
Научись анализировать данные на python, как профессионал прямо сейчас!
Для кого этот курс:
Все кто интересуется анализом данных
ПРОДАЖНИК
Зарегистрируйтесь или войдите в свой аккаунт для просмотра данного контента на infokursy.com
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Константин Лукаша] ИИ Агенты и Автоматизация (2026)
- [Артем Груздев] Отбор признаков с помощью генетического алгоритма (Jupyter-тетрадка) (2026)
- [Stepik, Inform Security Lab] Бумажная безопасность или комплаенс (Compliance) (2026)
- [stepik, Никита Богуславский] Сетевой инженер (уровень CCNA +) (2026)
- [Udemy, Филипп Стенгер] Геймдизайн для разработчиков игр (2026)
- [Flowconf] Конференция по системному и бизнес-анализу Flow Spring (2024)