Курс на Stepik
Обложка курса «Введение в анализ данных на Phyton» на Stepik
Бесплатно

Введение в анализ данных на Phyton ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

В этой лабораторной работе изучаются основные методы работы с объектами DataFrame в библиотеке Pandas. Рассматриваются способы создания DataFrame, доступа к данным и их фильтрации. Полученные навыки позволяют эффективно работать с табличными данными в Python.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Введение в анализ данных на Phyton»Учеников на курсе 3
Сертификаты, выданные на курсе «Введение в анализ данных на Phyton»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Введение в анализ данных на Phyton»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Введение в анализ данных на Phyton»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Введение в анализ данных на Phyton»Количество уроков 10
Тесты в курсе «Введение в анализ данных на Phyton»Количество квизов 12
Обновления курса «Введение в анализ данных на Phyton»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Введение в анализ данных на Phyton»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Введение в анализ данных на Phyton»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Введение в анализ данных на Phyton» 2 раздела Уроки в курсе «Введение в анализ данных на Phyton» 10 уроков Тесты в курсе «Введение в анализ данных на Phyton» 12 тестов Последнее обновление курса «Введение в анализ данных на Phyton» обн. 2 года назад

1. Лабораторные работы

7 уроков
Закрытый
1.1 Анализ данных с использованием Python ↗
2
2
-
0
Закрытый
1.2 Работа с DataFrame в Pandas ↗
3
1
-
0
Закрытый
1.3 Применение машинного обучения в анализе данных на Python ↗
1
1
-
0
Закрытый
1.4 Использование Python для визуализации данных ↗
0
0
-
0
Закрытый
1.5 Применение Python для статистического анализа данных ↗
0
0
-
0
Закрытый
1.6 Использование Python для работы с временными рядами ↗
0
0
-
0
Закрытый
1.7 Использование Python для классификации данных ↗
0
0
-
0

2. Итоги

3 урока
Закрытый
2.1 Выводы ↗
2
1
-
0
Закрытый
2.2 Рекомендации ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.3 Заключение ↗
1
1
-
0