Ничего не найдено

Типы данных Python для Data Science

У вас есть базовые навыки программирования на Python для науки о данных, но вы жаждете большего? Тогда это курс для вас.

Михаил Омельченко
Преподаватель

Михаил Омельченко

Программист с многолетним опытом. Пишу на Python, Javascript, Typescript и руковожу командами разработчиков. Основатель youtube канал Django School. Стал ментором для десятков учеников и разработал платформу djwoms.pro

5часов
18видео
40упражнений
4850опыта
Описание курсаУ вас есть базовые навыки программирования на Python для науки о данных, но вы жаждете большего? Тогда это курс для вас. Здесь вы закрепите и попрактикуете свои знания о списках, словарях, кортежах, наборах и датах. Вы увидите их актуальность при работе с большим количеством реальных данных и узнаете, как использовать некоторые из них совместно для решения многоступенчатых задач. Вы также узнаете, как использовать многие объекты в модуле "Коллекции Python", который позволит вам хранить и обрабатывать ваши данные для различных научных целей. Пройдя этот курс, вы будете готовы решать многие задачи в области науки о данных с помощью Python.
1.  Основные типы данных
В этой главе вы познакомитесь с основными типами данных Python – списками, кортежами и множествами. Эти коллекции данных обеспечивают основу для хранения и циклического перебора упорядоченных данных. Вы сможете незамедлительно проверить полученные знания о типах данных на практике.

2.  Словари – основа Питона
В основе всего Python лежит словарь. Здесь вы узнаете, как использовать их для безопасной обработки данных, которые можно просматривать различными способами, чтобы ответить на еще больше вопросов о наборе данных детских имен. Вы узнаете, как перебирать данные в словаре, получать доступ к вложенным данным, добавлять новые данные и по достоинству оцените все замечательные возможности словарей Python.

3.  Познакомьтесь с модулем коллекций
Модуль коллекций является частью стандартной библиотеки Python и содержит несколько более продвинутых контейнеров данных. Вы узнаете, как использовать счетчик, словари и кортежи в контексте ответов на вопросы о наборе данных.

4.  Обработка типов данных - даты и времени
Время обработки может показаться пугающим, но здесь вы углубитесь и узнаете, как создавать объекты даты и времени, печатать их, смотреть в прошлое и в будущее. Кроме того, вы узнаете о некоторых сторонних модулях, которые могут упростить все это. Вы продолжите использовать набор данных о транзите в Чикаго, чтобы ответить на вопросы о времени транзита.

5.  Ответы на вопросы по науке о данных
Время для тематического исследования, чтобы закрепить все ваши знания до сих пор! Вы будете использовать все контейнеры и типы данных, о которых вы узнали, чтобы ответить на несколько реальных вопросов о наборе данных, содержащем информацию о преступности. Получайте удовольствие!

Зависимые курсы
ООО «Дипскиллс»
г. Москва, ул. Измайловский Вал, д. 2
© DeepSkills, 2023