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Dans le monde réel, les données sont tout sauf propres, c'est pourquoi les bibliothèques Python comme Pandas sont si précieuses.
Si la manipulation des données ralentit votre flux de travail d'analyse de données, ce cours est la clé pour reprendre votre pouvoir.
Possédez vos données, ne laissez pas vos données vous posséder ! Lorsque la manipulation et la préparation des données représentent jusqu'à 80 % de votre travail en tant que scientifique des données, l'apprentissage des techniques d'échange de données qui transforment les données brutes en un produit final pour analyse de la manière la plus efficace possible est essentiel au succès. .
L'analyse des données avec la bibliothèque Python Pandas vous permet d'obtenir facilement de meilleurs résultats, d'augmenter votre productivité, de consacrer plus de temps au dépannage et moins de temps à la gestion des données, et de communiquer vos informations plus efficacement.
Ce cours vous prépare à faire exactement cela! Avec Pandas DataFrame, préparez-vous à en apprendre davantage sur les approches de manipulation, de préparation, de tri, de mélange et de nettoyage des données pour transformer des bits de données chaotiques en un produit final de pré-analyse.
C'est exactement pourquoi Pandas est la bibliothèque Python la plus populaire en science des données et pourquoi les data scientists de Google, Facebook, JP Morgan et à peu près toutes les autres grandes entreprises qui analysent des données utilisent Pandas.
Si vous souhaitez apprendre à utiliser efficacement Pandas pour manipuler, transformer, pivoter, empiler, fusionner et agréger vos données pour la préparation de la visualisation, l'analyse statistique ou l'apprentissage automatique, ce cours est pour vous.
Voici ce à quoi vous pouvez vous attendre lorsque vous vous inscrivez avec votre instructeur, Ph.
D.
Samuel Hinton - Apprenez les techniques de manipulation de données Pandas courantes et avancées pour obtenir des données brutes dans un produit final à analyser de la manière la plus efficace possible.
Obtenez de meilleurs résultats en consacrant plus de temps au dépannage et moins de temps à la gestion des données.
Apprenez à façonner et à manipuler les données pour rendre l'analyse statistique et l'apprentissage automatique aussi simples que possible.
Utilisez la dernière version de Python et la bibliothèque Pandas standard de l'industrie.
Effectuer une analyse de données avec la bibliothèque Pythons Pandas peut vous aider à faire beaucoup, mais cela a ses inconvénients.
Et ce cours vous aide à les battre de front : 1. Pandas a une courbe d'apprentissage abrupte : Au fur et à mesure que vous approfondissez la bibliothèque Pandas, la courbe d'apprentissage devient de plus en plus abrupte.
Ce cours guide les utilisateurs débutants et intermédiaires de manière transparente à travers tous les aspects de Pandas.
2. Documentation inadéquate : Sans une documentation appropriée, il est difficile d'apprendre une nouvelle bibliothèque.
En ce qui concerne les fonctionnalités avancées, la documentation de Pandas est rarement utile.
Ce cours vous aide à comprendre facilement les techniques avancées de Pandas et vous fait gagner du temps à chercher de l'aide.
Après ce cours, vous vous sentirez à l'aise d'explorer des ensembles de données complexes et hétérogènes en sachant avec une confiance absolue que vous pouvez produire un résultat utile pour la prochaine étape de l'analyse des données.
Voici un examen plus approfondi du programme : Chargement et création de Pandas DataFrames Visualisation de vos données avec des graphiques de base et des visualisations 1D, 2D et multidimensionnelles.
Effectuer des manipulations DataFrame de base : indexation, balisage, tri, découpage, filtrage, etc.
Effectuer des manipulations avancées de Pandas DataFrame : indexation multiple, empilement, indexation hiérarchique, pivotement, fusion, etc.
Regroupement DataFrame : agrégation, imputation, etc.
Maîtrisez les manipulations de séries chronologiques : réindexation, rééchantillonnage, fonctions de roulement, chaînage et filtrage de méthodes, etc.
Merging Pandas DataFrames Enfin, ce cours comprend une feuille de triche et des exercices pratiques basés sur des exemples concrets.
Ainsi, non seulement vous apprendrez la théorie, mais vous vous entraînerez également avec Pandas.
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