Нетология | Python для работы с данными (2020) PCRec
Автор: Нетология
Жанр: Phyton, базы данных
Описание:Python — простой и универсальный инструмент для решения любых аналитических задач. Задачи по работе с данными востребованы во всех областях: от банковской сферы и ИТ до тяжелой промышленности и сельского хозяйства. Курс будет полезен разработчикам, продакт-менеджерам и аналитикам.
Продолжительность: 54:32:59
Качество видео: PCRec
Язык озвучки: Русский
Видео: AVC/H.264, 1280x720, ~364 Kbps
Аудио: AAC LC, 2 ch, 128 Kbps
Основы Python для работы с данными
Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами Python. Для студентов без опыта в программировании модуль предполагает интенсивную самостоятельную работу. По ходу занятия преподаватель даст много полезных дополнительных библиотек и методов, которые ускорят работу с кодом, оставив больше времени на аналитические задачи.
1. Вводные видео-уроки по установке, синтаксису и функциям Python
2. Основы Python и Git
3. Базовые типы данных и циклы
4. Функции и классы
5. Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
Знакомство с основными библиотеками для анализа данных
Вы научитесь работать с главными аналитическими библиотеками, а визуализации помогут быстро находить зависимости и корреляции. Одно из больших преимуществ языка Python — это большое и сильное сообщество, которое ежедневно пополняет язык простыми готовыми решениями.
1. Numpy и scipy
2. Pandas
3. Визуализация данных: seaborn, plotly, matplotlib
4. Получение данных с внешних сайтов и API
5. Data mining и парсинг
Статистика в Python
В этом модуле вы познакомитесь со статистикой: именно она помогает закопаться глубже в данные, чтобы найти интересные связи и эффективно генерировать гипотезы. Вас ждут не только среднее, медиана и квартили, но и одномерный и многомерный анализ, коллинеарность. Вы научитесь рассчитывать необходимую выборку и доверительный интервал для стат. значимости теста и проектировать дизайн A/B-тестов.
1. Основы описательной статистики, виды распределений в Python
2. Центральная предельная теорема и статистический анализ данных в Python
3. Основные статистические тесты и проверка гипотез
4. Кейс-стади. Статистические показатели в Python
Feature engineering и предобработка данных
Вы изучите инструменты выбора и оценки фичей, научитесь оптимизировать их количество. Новые знания помогут плотнее общаться с разработкой в продукте и быстро вычленять ошибки в их логике. Также вы приобщитесь к главной библиотеке data scientists — sklearn для feature selection.
1. Проверка и очистка данных с помощью pandas и numpy
2. Проведение анализа и рекурсивного feature selection и на базе моделей
3. Методы оценки значимости и отбора признаков и их использование
4. «Проклятие размерности», основные алгоритмы и принципы их работы
5. Использование алгоритмов sklearn
Лабораторные работы
Кроме домашних заданий, в которых вы отрабатываете отдельные навыки, в курсе будет две проверочные точки. Они помогут вам оценить свои силы в комплексных задачах.
Скриншоты:
Время раздачи: с 22.00 до 6.00 (МСК)