Скачать 

[МФТИ] Разработчик. Часть 1. Применение Python в статистическом анализе данных [Олег Ивченко]

Цена: 495 РУБ
Организатор: Robot
Список участников складчины:
  • 1. Vime
Robot
Robot
Складчик
  • #1

[МФТИ] Разработчик. Часть 1. Применение Python в статистическом анализе данных [Олег Ивченко]

Ссылка на картинку
:)

Дополнительное профессиональное образование Физтех-школа прикладной математики и информатики МФТИ приглашает пройти обучение на программе Разработчик.

Обучение проводится совместно с основной магистратурой Алгоритмы и технологии программирования.

Предназначена для желающих изучить 2 популярных языка программирования по индексу TIOBE: Python и Java. Помимо этого, программа дает старт в основных технологиях разработки web-сайтов на базе языков JavaScript и C#.

Набор знаний, полученный в рамках данной программы, позволит стартовать в таких сферах IT как разработка клиент-серверных приложений, разработка кроссплатформенных приложений для ПК и анализе данных.


Применение Python в статистическом анализе данных:

Модуль 1 - Знакомство с Python
  • Введение, почему Python, основные библиотеки, установка.
Модуль 2 - Работа с Jupyter, основы Python
  • Запуск Jupyter, структура Notebook-а, клетки, команды.
  • Основы Python – объекты, функции, типы, импорты, control flow.
  • Структуры данных (листы, кортежи, словари, set-ы), функции (аргументы, lambda-функции), работа с файлами.
Модуль 3 - Работа с NumPy
  • Числовые (numpy-)массивы, индексы, арифметика, оси и транспонирование, функции.
  • Векторизация, логика, сортировка, агрегация, чтение и запись numpy в файл, линейная алгебра. Внутренности ndarray, конкатенация, tile, broadcasting, снова сортировки, быстрый NumPy – Numba.
Модуль 4 - Хранение данных. Pandas
  • Типы (Series, DataFrame), операции: индексы, drop, арифметика, функции, сортировка, ранжирование, статистика.
  • Текстовые файлы, JSON, XML и HTML, бинарные форматы (HDF5), доступ к API, БД.
  • Фильтрация, binning, outlier-ы, sampling, индикаторы, dummy-переменные, строки.
  • Иерархические индексы, join, merge, конкатенация, reshape, pivoting. GroupBy (dict, series, функция), split-apply-combine, квантили. Категориальные данные, еще немного GroupBy, метод pipe.
Модуль 5 - Визуализация данных
  • Matplotlib: figures, subplots, colors, markers, ticks, labels; линейные графики, гистограммы, scatterplot-ы
Модуль 6 - Машинное обучение в Python
  • Машинное обучение в Python
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Похожие складчины
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать и скачивать складчины!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт на форуме. Это не сложно!

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху