Contents
提高你的 Python 程式設計和資料科學技能，解決 Pandas 中的130多道練習題!
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
- 完成課程 ‘200+ 練習 – Python程式設計 – 從A到Z‘ 。
- 完成課程 ‘210+ 練習 – Python標準程式庫 – 從A到Z‘ 。
- 完成課程 ‘150+ 練習 – Python中的物件導向程式設計 – OOP‘ 。
- 完成課程 ‘100+ 練習 – Python程式設計 – 資料科學 – NumPy‘ 。
- Pandas的基本知識 (可參考 使用 Pandas 和 Python 做資料分析 )
課程說明
推薦的學習路徑
python 開發者
- 200+ 練習 – Python程式設計 – 從A到Z
- 210+ 練習 – Python標準程式庫 – 從A到Z
- 150+ 練習 – Python中的物件導向程式設計 – OOP
- 150+ 練習–Python中的資料結構–動手實踐
- 100+ 練習 – 高階Python程式設計
- 100+ 練習 – Python中的單元測試 – unittest框架
- 100+ 練習 – Python程式設計 – 資料科學 – NumPy
- 100+ 練習–Python程式設計–資料科學–Pandas
- 100+ 練習–Python–資料科學–scikit-learn
- 250+ 練習–Python中的資料科學訓練營
SQL 開發者
課程描述
130多個練習–Python程式設計–資料科學–Pandas
歡迎來到130+練習–Python程式設計–資料科學–Pandas課程，在這裡你可以測試你在資料科學方面的 Python 程式設計技能，特別是在Pandas方面
你會在練習中發現一些主題。
- 使用 Series
- 使用 DatetimeIndex
- 使用 DataFrames
- 讀/寫檔案
- 在 DataFrames 中處理不同的資料型別
- 使用索引
- 處理缺失值
- 過濾資料
- 對資料進行排序
- 分組資料
- 對映列
- 計算關聯性
- 連線 DataFrames
- 計算累積統計量
- 處理重複的值
- 為機器學習模型準備資料
- 虛擬編碼
- 使用 csv 和 json 填充物的工作
- 合併 DataFrames
- 資料透視表
本課程是為具有 Python、NumPy 和Pandas 基礎知識的人設計的。它包括130個帶有解決方案的練習。
對於正在學習 Python 語言和資料科學並正在尋找新挑戰的人來說，這是一個很好的測試。練習題也是面試前的一個很好的測試。這個課程中涵蓋了許多熱門主題。
如果你想知道是否值得向Python邁出一步，不要再猶豫了，今天就接受挑戰吧。
目標受眾
- 每個想在實踐中學習的人
- 每個想提高 Python 程式設計技能的人
- 每個想提高資料科學技能的人
- 每個想為面試做準備的人
講師簡介
Paweł Krakowiak 資料科學家，證券經紀人 ( 更多講師課程介紹)
資料科學家/Python開發者/證券經紀人
e-smartdata[.]org的創始人。
是新技術的忠實粉絲，特別是在人工智慧、大資料和雲解決方案領域。
畢業於波蘭-日本資訊科技學院大資料專業電腦科學領域的研究生課程。
羅茲大學數學與計算機科學學院金融與精算數學專業碩士畢業。
持有股票經紀人執照，有大學教學經驗。
在 GPW 基金會擔任講師（技術分析、行為金融和投資組合管理）。
主要興趣領域是人工智慧、機器學習、深度學習和金融市場。
英文字幕：有
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
- 點選這個 Network & Security 課程✨優惠連結✨ ( NT370 起限時特價中 ) | Udemy 永久擁有課程 ( 在電腦瀏覽器登入，點選“優惠連結”後再回想要的課程介紹中點選“報名參加課程”即可取得 ）
- Udemy 現在越來越多課程有中文字幕，請參考 Soft & Share 中文線上課程
- 手機上點選優惠連結看到的價格比電腦上看到的貴
- ＄代表當地貨幣, 如在台灣為 NT
- 點選”報名參加課程”有可能因瀏覽器 cookies 轉久一點或回報錯誤而無法連上，請稍等刷新或重新點選就會出現
報名參加課程
也許你會有興趣
- 100天的程式碼-2023年完整的Python 專業訓練營[附有簡中字幕]
- 使用專業物件導向方法的 Python 完整課程
- ★英語學習地圖 – 練好英文是最大的學習槓桿
- 如何找工作學習地圖 – 找工作不要靠運氣！
發表迴響