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Certificato

Python for Data Analysis

4.6+

★★★★★

9 recensioni

Intermediate

This track will guide you from beginner to advanced levels in data analysis using Python. You will learn how to work with NumPy and Pandas, build powerful visualizations, and apply mathematical methods for data analysis. Mostra di più

python

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What you will learn

Master NumPy and Pandas for efficient data manipulation
Visualize data effectively using advanced techniques
Apply probability theory and mathematical modeling for analysis

145 chapters
17 hours
134 tasks

Trusted by employees of leading companies

Learning track content

Module 1 / Numpy Definitivo

Innanzitutto, discuteremo delle applicazioni di NumPy e del perché è popolare. Successivamente imparerai le varie opzioni possibili per creare diverse array in NumPy.

È ora di imparare come utilizzare la notazione degli indici per recuperare elementi specifici o sottoinsiemi di dati dagli array. Imparerai anche come utilizzare gli indici per recuperare dati in base a determinate condizioni e gestire i valori mancanti.

Ci sono diverse operazioni comuni sugli array che potresti voler eseguire. Fortunatamente, NumPy ha funzioni e metodi integrati per questo scopo che imparerai qui.

È il momento di scoprire come utilizzare efficacemente le operazioni matematiche sugli array di NumPy e applicarle in alcuni problemi del mondo reale.

Module 2 / Primi Passi con Pandas

In questa sezione, esploreremo i fondamenti delle strutture Series e DataFrame. Imparerai anche le differenze tra questi due tipi di strutture.

I dati possono essere ottenuti in vari formati, come CSV, JSON, SQL, HTML e altri. Con Pandas, non sei limitato a un solo formato: puoi lavorare con dati provenienti da una moltitudine di tipi di file. In questo capitolo, ci concentreremo specificamente sui formati CSV e TXT.

Qui, imparerai come elaborare i dati grezzi rimuovendo le informazioni superflue e gestendo i valori nulli in un dataset.

Module 3 / Advanced Techniques in pandas

This section will teach you how to output specific columns by their titles or indices. Also, you will get acquainted with the ways you can select rows by indices.

Here, you will learn how to extract data that has specific conditions. Also, you will learn how to combine them and even create your own.

In this section, you will expand your knowledge on setting different data conditions. You will learn to check if your data is in a defined list of values or between two values. You will also learn how to find the largest and smallest values.

This section is one of the most fascinating of the course. Here, you will learn how to group data in different ways. It will help you work as a data analyst to find out information on specific data groups.

This section is one of the most significant for a data analyst because if the data contains missing data values in the incorrect format, it will be impossible to work with. Thus, you will learn how to deal with such inappropriate values here.

Module 4 / Probability Theory Basics

We will start our way of learning probability theory by considering some basic definitions and rules: what is a stochastic experiment and random event, what is independence and incompatibility of events in the context of probability theory, what is the probability and how can we calculate probabilities of different elementary events.

In real-life tasks, we often have to deal with complex relationships and, as a result, calculate probabilities of several events or events that depend on each other. Let's consider how we can do this using probability theory.

To solve many real problems in probability theory, special models have been created that describe a particular situation. Let's consider some of the most used models that can be used to describe some discrete results of stochastic experiments.

What if the result of a stochastic experiment cannot be described by a discrete value? For this, models that work with continuous values are used. Consider the most popular of these models.

Often we are faced with the task of checking the dependence of the results of different stochastic experiments on each other. Moreover, it is necessary not only to assess the presence of dependencies but also to somehow quantify the degree of dependencies. To solve these problems, we can use covariance and correlation.

Module 5 / Visualizzazione Definitiva con Python

Per prima cosa, discuteremo delle applicazioni di visualizzazione, della libreria Matplotlib e dei suoi vantaggi. Successivamente, verrà creato un primo semplice grafico utilizzando Matplotlib.

Ora sei pronto per creare diversi grafici comunemente utilizzati nella pratica. Senza ulteriori indugi, iniziamo subito!

La creazione di grafici e visualizzazioni non consiste solo nel generare uno o più grafici, ma anche nel renderli chiari, comprensibili e gradevoli alla vista. È il momento di imparare la personalizzazione dei grafici in matplotlib.

La statistica è fondamentale nell'analisi dei dati, motivo per cui è estremamente importante sapere come creare diversi grafici statistici. Ora è il momento di esplorare i più comuni.

Seaborn è un'altra potente libreria di visualizzazione in Python, costruita sopra matplotlib. Ora che hai familiarità con matplotlib, è il momento di approfondire la visualizzazione con seaborn.

Requirements

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Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.

Over 200,000 5-star ratings and counting

Ruslan Kravchuk

La cosa principale è imparare e non arrendersi

Il materiale è buono, c'è tanto da imparare, tutto per migliorarsi, e la cosa principale è imparare ciò che desideri....

Matteo Comune

Grazie a loro sto imparando molto…

Grazie a loro sto imparando molto più rapidamente perché ti aiutano a comprendere tutto da zero. È il miglior sito web per chi non ha background in IT...

Yuliana Cadavid

ottimo corso per principianti

ottimo corso per principianti, mettono alla prova le tue conoscenze in ogni lezione...

Elpunzon

Sto apprezzando la mia esperienza su Codefinity…

Sto apprezzando la mia esperienza di apprendimento di Python con Codefinity. Il metodo di studio autodidatta è fantastico perché posso adattarlo al mio orario...

Alexandru Alexandru

È piacevole imparare da Codefinity

È piacevole imparare da Codefinity. È facile e offre buoni esempi di quanto appreso qui...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Facile da seguire e offre una sfida nella mia vita quotidiana. La sfida mi motiva a imparare giorno dopo giorno...

Elan

Codefinity è uno strumento di apprendimento completo…

Codefinity è uno strumento di apprendimento completo che ti aiuta a sviluppare le tue competenze come ingegnere del software o data scientist. Gli esercizi sono divertenti e un ottimo modo per affinare le tue abilità...

Thibault

Prima volta che impari a programmare

La prima volta che ho imparato a programmare e ci sono riuscito con Codefinity - Grazie...

Adrien Morel

Ben progettato per principianti assoluti

Ben progettato per principianti assoluti, con un progresso incrementale che mi dà fiducia....

_Gracy

è semplicemente perfettamente spiegato

È semplicemente perfettamente spiegato! Finora non ho incontrato alcuna difficoltà perché tutto è così ben organizzato....

Ruslan Kravchuk

La cosa principale è imparare e non arrendersi

Il materiale è buono, c'è tanto da imparare, tutto per migliorarsi, e la cosa principale è imparare ciò che desideri....

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Python for Data Analysis

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