Preparation for Data Science
Intermediate
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Updated 11/2025
Track curriculum encompasses a collection of pivotal courses that provide foundational knowledge and skills essential for a successful journey in the …
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In this section we will get acquainted with what the NumPy library is, as well as learn how to create an array.
In this section we will get acquainted with arrays of different dimensions, and understand the difference between them.
In this section we should recall what slices are and learn how to make them for arrays of different dimensions. We shall also learn to refer to elements in an array using their indexes.
In this section we will learn how to reshape arrays and also how to concatenate an array. Moreover we will learn how to sort an array. Also we will learn about such an interesting method that is often used for arrays, namely: copy().
Approfondisci i fondamenti della libreria pandas. Impara a creare e manipolare Series e DataFrame, esplora la loro struttura e acquisisci sicurezza nell'esecuzione delle operazioni essenziali sui dati.
Che cos'è Pandas?
Serie
Sfida: Creazione di una Series
DataFrame
Quiz: Creazione di una Series
Quiz: Creazione di un DataFrame
Aggiunta di una Nuova Colonna
Inserimento di una Nuova Colonna
Eliminazione di una Riga/Colonna
Quiz: Associazione delle Funzioni
Lavorare con le Colonne
Quiz: Estrazione delle Colonne
Basi di Iloc[]
Sfida: Utilizzo di iloc[]
Apprendimento delle tecniche di caricamento e gestione dei dati da file CSV e TXT. Acquisizione di esperienza pratica nell'importazione di dataset e nella loro preparazione per analisi successive utilizzando gli strumenti di pandas.
Apprendere come esplorare, pulire e sintetizzare i dati in modo efficace. Comprendere la gestione dei valori mancanti, l'estrazione di informazioni e l'esecuzione di operazioni statistiche di base con pandas.
Visualizzazione dei Dati
Quiz: Utilizzo di head()
Quiz: head(), tail() e sample()
Esplorazione del Dataset
Nomi delle Colonne e Tipi di Dati
Ricerca dei Valori Nulli
Quiz: Identificazione dei Valori Nulli
Sfida: Eliminazione dei Valori Nulli
Sfida: Riempimento Dei Valori Nulli
Quiz: Valori Nulli
Descrizione dei Dati
Max() e Min()
Quiz: Operazioni Statistiche
Sum() e Count()
Valori Unici
Questa sezione ti insegnerà come visualizzare colonne specifiche tramite i loro titoli o indici. Inoltre, verranno illustrate le modalità di selezione delle righe tramite indici.
Qui imparerai come estrarre dati che soddisfano condizioni specifiche. Inoltre, apprenderai come combinarle e persino crearne di proprie.
In questa sezione, amplierai le tue conoscenze sull'impostazione di diverse condizioni sui dati. Imparerai a verificare se i tuoi dati sono in un elenco definito di valori o compresi tra due valori. Imparerai inoltre come individuare i valori massimi e minimi.
Questa sezione è una delle più affascinanti del corso. Qui verrà illustrato come raggruppare i dati in modi diversi. Sarà utile per lavorare come data analyst e ottenere informazioni su gruppi di dati specifici.
Questa sezione è una delle più significative per un data analyst, poiché se i dati contengono valori mancanti o in formato errato, sarà impossibile lavorarci. Pertanto, qui si apprenderà come gestire tali valori inappropriati.
Let's start with some basic definitions and concepts we'll use later. Consider the idea of a function, a numerical sequence, and its sum, and also understand what a coordinate system's basis is.
The simplest and most commonly used type of relationship is the linear relationship. Linear algebra is a branch of higher mathematics entirely devoted to linear functions and linear spaces. Let's look at some of the most important topics in linear algebra: vectors, matrices, solving linear equations, and solving the spectral problem for matrices.
Numerical Operations on Vectors and Matrices
Challenge: Calculate the Matrix Multiplication Result
Matrix Determinant
Scaling Factor of the Linear Transformation
Challenge: Figures' Linear Transformations
Inversed and Transposed Matrices
System of Linear Equations
Challenge: Solving the Task Using SLE
Eigenvalues and Eigenvectors
Mathematical analysis is a discipline that allows you to analyze functions according to various criteria. Consider how to check numerical sequences for convergence, find the maximum/minimum values of functions, solve nonlinear equations, and use integrals to solve applied problems.
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.
Esplora i principi statistici fondamentali, inclusi i tipi di dati, le misure di tendenza centrale e le principali differenze tra campioni e popolazioni.
Apprendere il calcolo e l'interpretazione di media, mediana e moda utilizzando Python. Eseguire esercitazioni su queste operazioni con pandas per analizzare dataset reali.
Comprendere come la varianza e la deviazione standard misurano la dispersione dei dati. Calcolo manuale e tramite strumenti Python di entrambe le misure.
Esplora come covarianza e correlazione descrivono le relazioni tra variabili. Esercitati nel calcolo e nel confronto di entrambe le metriche in Python.
Approfondimento sugli intervalli di confidenza per stimare i parametri della popolazione. Utilizzo di NumPy, pandas e librerie di visualizzazione per calcolare e interpretare intervalli con dati reali.
Apprendere i fondamenti del test d'ipotesi e del t-test. Comprendere come progettare, eseguire e interpretare i test utilizzando Python per supportare decisioni basate sui dati.
Now we will understand some fundamental theoretical concepts which are used in solving real live tasks: absolutely continuous and discrete random variables, probability density function, cumulative distribution function, the characteristics of a random variable, etc.
The limit theorems of probability theory are fundamental laws of probability theory that are often used in practice in a wide variety of areas, such as: building confidence intervals, estimating distribution parameters, providing A/B testings, creating ensembles of ML models, etc. Now we will consider two of the most commonly used: the Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem.
When we work with real data we usually do not know from which distribution this data was obtained. In order to determine this, we must be able to correctly estimate the parameters of this distribution and the type of distribution, which we will learn to do in this section.
General population. Samples. Population parameters.
Momentum estimation. Maximum Likelihood Estimation
Challenge: Estimate Parameters of Chi-square Distribution
Unbiased Estimation
Challenge: Checking Bias of An Estimation Using Simulation
Consistent Estimation
Efficient Estimation
Confidence Intervals for Population Parameters
Challenge: Confidence Interval for Exponential Distribution Parameter
We have already learned how to estimate the parameters of the population. But to estimate the parameter, we make an assumption about the population distribution. Can we say that our assumption is correct? How do we prove that the estimated parameters are the real parameters of the population? Can we show that two sets of samples are independent? To answer these questions, it is necessary to consider the concept of hypothesis testing.
What is Statistic Hypothesis? Type 1 and Type 2 Errors
What is P-value?
Comparing Means of Two Different Datasets
Challenge: Using CLT to Compare Mean Values of Non-Gaussian Datasets
Challenge: Resampling Approach to Compare Mean Values of the Datasets
Testing the Hypothesis of Independence of Two Random Variables
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The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.
Senior Business Analyst
Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style". The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer. I love the learning style that is used, it engages me.
Accounts Payable Specialist
Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.
IT Support Specialist
Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming. Years ago, I would have never thought that I could learn programming in any way, shape or form, and I was able to obtain these certifications and skills with Codefinity.
Technology Project Manager
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The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Project Manager
Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.
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