Python 資料科學與 Pandas：超過 130 個練習

透過 Python 中的 Pandas 練習深入學習資料操作和分析 – 掌握資料科學的基本技能！

從這 28 分鐘的課程，你會學到

解決 Pandas 中的 130 多個練習
處理資料科學中的真實程式設計問題
使用文件和 Stack Overflow 工作
保證教師的支援

要求

完成 Python 開發人員學習路徑中的所有課程
完成資料科學家學習路徑中的所有課程
具備 NumPy 和 Pandas 的基礎知識

課程說明

本課程提供了一種全面且以練習為基礎的方法，幫助您掌握 Python 中的 Pandas 函式庫。對於希望提升資料處理和分析技能，並將其應用於資料科學領域的學員來說，本課程是理想之選。

本課程分為多個部分，每個部分都專注於 Pandas 庫的不同方面。涵蓋的主題包括 DataFrame 創建、資料清洗、分組和聚合、資料合併和重塑、時間序列資料處理等等。

每個部分都包含一系列精心設計的練習，旨在鞏固和挑戰您對所學概念的理解。練習題涵蓋從簡單任務到複雜資料處理問題的各種難度，模擬真實的資料科學場景。每個問題都提供詳細的解答，方便學員比較自己的解題思路，了解其他解決方案，並學習高效的編碼實踐。

本課程非常適合任何具備 Python 程式設計基礎知識，並希望使用 Pandas 提升 Python 資料處理技能的學員。無論您是資料科學愛好者、初學者，或是尋求更多實務經驗的資深人士，本課程都能為您提供實用且引人入勝的學習方式。

Pandas－資料賦能，洞悉無限！

Pandas 是一個功能強大的 Python 開源程式庫，提供易於使用的資料結構和資料分析工具。它被資料科學家、分析師和研究人員廣泛用於資料操作、清洗、探索和分析。 Pandas 引入了兩種主要的資料結構：Series（一維帶標籤數組）和 DataFrame（二維帶標籤資料表），可以有效地處理結構化資料。借助 Pandas，您可以執行各種資料操作，例如篩選、分組、排序、合併和統計計算。它還與 Python 資料生態系統中的其他程式庫無縫集成，使其成為資料整理和分析的多功能工具。

目標受眾

有志成為資料科學家的人士
數據分析師和商業智慧專業人士
轉型從事資料相關工作的 Python 程式設計師
數據相關專業的學生
機器學習與人工智慧從業者
研究人員和學者
準備技術面試或認證的專業人士
終身學習者和自學開發者

講師簡介

Paweł Krakowiak Python開發者/人工智慧愛好者/資料科學家/股票經紀人 ( 更多講師課程介紹)

熱衷於新技術，尤其關注人工智慧、Python語言、大數據和雲端運算解決方案。畢業於波蘭-日本資訊科技學院，獲得電腦科學和大數據方向的研究生學位。擁有羅茲大學數學與計算機科學學院金融與精算數學碩士學位。曾就讀於該校數學系攻讀博士學位。自2015年起，持有證券仲介執照，有權提供投資諮詢服務（執照編號3073）。在GPW基金會擔任講師，為投資者提供技術分析、行為金融學和金融工具投資組合管理原則的培訓。

e-smartdata創辦人