Анализ Данных на Python и Pandas (Полное руководство от новичка к эксперту в примерах и задачах)

Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD Донат: https://www.donationalerts.com/c/senatorov Стать спонсором : (USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu (USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d Анализ Данных на Python и Pandas (Полное руководство от новичка к эксперту в примерах и задачах) 00:00 Работа с данными • Обсуждение процесса очистки данных и загрузки их в Google Cloud. • Использование Pandas для работы с данными и их визуализации. 08:44 Визуализация данных • Использование метода Pandas для визуализации данных в виде графиков. • Обсуждение возможностей анализа данных и построения интервалов. 12:14 Создание второго ноутбука • Создание нового ноутбука в Jupyter Notebook. • Подключение библиотек и генерация случайных данных для работы. 13:28 Создание последовательности • Создание последовательности из списка двойки с помощью метода list. • Создание последовательности из строки с помощью метода list и преобразование строки в список. 17:37 Генерация случайных чисел • Создание последовательности случайных чисел с помощью библиотеки numpy. • Использование метода random. 21:58 Автозагрузка модулей • Автозагрузка модулей с помощью автозагрузчика модулей. • Автозагрузка модуля numpy при импорте. 25:17 Работа с модулем random • Обсуждение использования модуля random в Python для генерации случайных чисел. • Объяснение, что random является модулем, а не расширением файла. 31:00 Работа с функцией random.seed() • Обсуждение интроспекции функции random.seed() и ее параметров. • Объяснение, что random.seed() используется для инициализации генератора случайных чисел. 33:32 Работа с функцией random.randint() • Обсуждение использования функции random.randint() для генерации случайных чисел. • Объяснение, что random.randint() возвращает случайное число в диапазоне. 35:04 Работа с методами и типами методов • Объяснение двух типов методов: вет-методы и результирующие методы. • Примеры использования вет-методов и результирующих методов в работе с модулем random. 38:29 Генерация случайных чисел • В видео обсуждается использование Python для генерации случайных чисел. • Сначала генерируется набор чисел от нуля до единицы, затем задается другое начальное значение и генерируется новый набор чисел. 40:07 Нормальное распределение • Нормальное распределение - это распределение объектов и явлений в нашем мире. • В видео демонстрируется, как создать нормальное распределение с помощью Python. • Затем вызываются гистограмма и плот для визуализации распределения. 43:06 Гауссово распределение • Гауссово распределение - это частный случай нормального распределения. • В видео объясняется, как использовать Google для поиска информации о гауссовом распределении и его свойствах. • Обсуждаются понятия размаха, дисперсии, среднего отклонения и выбросов в данных. 45:43 Японские свечи и медиана • Обсуждение японских свечей и их использование на финансовых рынках. • Объяснение понятия медианы и ее использования в анализе данных. 51:02 Работа с дата фреймами и методами • Обсуждение использования методов для работы с дата фреймами. • Объяснение различий между методами и их применения. 55:21 Изучение математики и теории вероятности • Обсуждение важности изучения математики и теории вероятности для анализа данных. • Обсуждение неопределенного интеграла и его отличия от определенного. Изучите анализ данных с помощью Python и Pandas! В этом видео мы рассмотрим основы Python, Pandas, NumPy и Matplotlib, а также решим задачи из разных областей. Освойте Pandas! В этом видео я поделюсь 10 простыми, но эффективными приемами работы с Pandas, которые помогут вам повысить свою продуктивность. Начните свой путь в мир Data Science! В этом курсе мы с нуля освоим все необходимые инструменты для работы с данными: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib. В это видео мы рассмотрим: Структуры данных Pandas Загрузка данных Очистка данных Анализ данных Визуализация данных Ключевые слова: анализ данных Python Pandas NumPy Matplotlib Data Science машинное обучение задачи примеры руководство для начинающих полное решение 10 примеров Теги: #анализданных #Python #Pandas Data Science машинное обучение обучение программирование уроки курс задачи примеры Подписывайтесь на канал! Ставьте лайки! Оставляйте комментарии! Задавайте вопросы! математика с нуля, математика для дата сайнс, математика для машинного обучения, математика для чайников, математика для начинающих, математика для программистов, математика для data science, репетитор по математике, преподаватель по математике, учитель по математике, учитель математики, ментор по математике, тичер по математике, репетитор по дата сайнс с нуля, репетитор по высшей математике, репетитор по математике для взрослых, математика для заочников математика для дата аналитика

Видео Анализ Данных на Python и Pandas (Полное руководство от новичка к эксперту в примерах и задачах) автора SENATOROV