• Складчины
  • Программирование

[Udemy] Изучение Python с использованием статистики: Анализ данных и наука о данных [Meritshot Academy]

Найти складчину
  • Дата начала 8 Окт 2023
Цена: 140 РУБ
Список участников складчины:
  • 1. ник скрыт
  • 2. Atrems
  • 3. ник скрыт
Показать больше
Скачать курс
Скачать Скачать Скачать
Aноним
  • 8 Окт 2023
  • #1

[Udemy] Изучение Python с использованием статистики: Анализ данных и наука о данных [Meritshot Academy]

Ссылка на картинку
Изучение языка Python с использованием статистики: Анализ данных и наука о данных. Meritshot Academy

Learn Python using Statistics: Data Analysis & Data Science
Курс на английском языке с английскими субтитрами и русской аудио дорожкой

Исчерпывающее и практическое руководство по изучению языка Python для начинающих, продолжающих разработчиков, самообучающихся и т.д.

Вы изучите:
  • Реальные примеры использования Python и его универсальность.
  • Установка Python на операционные системы Mac и Windows.
  • Основы программирования на языке Python, включая переменные и типы данных.
  • Работа с различными операторами в Python для выполнения операций.
  • Работа с данными с использованием основных структур данных, таких как списки, кортежи, множества и словари.
  • Использование функций, работа с параметрами и аргументами.
  • Использование функций filter, map и zip для обработки данных.
  • Изучение аналитических и агрегатных функций для анализа данных.
  • Использование встроенных функций для регулярных выражений, работа со специальными символами и наборами.
  • Итерация элементов с помощью циклов for и while.
  • Понимание концепций и принципов объектно-ориентированного программирования (ООП).
  • Работа с классами даты и времени, включая TimeDelta для манипулирования временем.
  • Фундаментальные понятия и значение статистики в различных областях.
  • Использование статистики для эффективного анализа данных и принятия решений.
  • Знакомство с языком Python для статистического анализа, включая манипулирование данными и их визуализацию.
  • Различные типы данных и их значение в статистическом анализе.
  • Меры центральной тенденции, разброса, зависимости, формы и положения.
  • Вычисление и интерпретация стандартных оценок и вероятностей.
  • Ключевые понятия теории вероятностей, теории множеств и условной вероятности.
  • Понимание теоремы Байеса и ее применения.
  • Перестановки, комбинации и их роль в решении реальных задач.
  • Практическое знание различных статистических тестов, включая t-тесты, тесты хи-квадрат и ANOVA, для проверки гипотез и вывода.
Готовы ли вы отправиться в увлекательное путешествие в мир программирования на языке Python? Этот комплексный курс поможет вам пройти путь от начинающего программиста на Python до опытного программиста, вооружит вас навыками работы с реальными проектами, автоматизации задач, анализа данных и успешного прохождения собеседований по программированию.
Читать далее...
Показать больше
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый контент.
Поиск по тегу:
Теги
meritshot academy python анализ данных и наука о данных изучение python с использованием статистики
Похожие складчины
Скачать [udemy] Статистика и проверка гипотез для анализа данных [Meritshot Academy]
  • 14 Ноя 2023
  • в разделе: Программирование
Скачать [Udemy] Наука о данных Python с Pandas. Освойте 12 продвинутых проектов [Alexander Hagmann]
  • 29 Сен 2021
  • в разделе: Программирование
Скачать [udemy] Визуализация данных Python с использованием Seaborn — продвинутый уровень [Exam Turf]
  • 14 Апр 2023
  • в разделе: Программирование
Скачать [Udemy] Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации
  • 13 Дек 2021
  • в разделе: Программирование
Скачать [Udemy] Анализ данных на Python [Глеб Михайлов]
  • 14 Авг 2021
  • в разделе: Программирование

Войдите или зарегистрируйтесь!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт. Это просто!

Регистрация

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Войти
  • Складчины
  • Программирование
  • Russian (RU)
  • Обратная связь
  • Условия и правила
  • Политика конфиденциальности
  • Справка