Witaj w świecie analizy danych w Pythonie! W tym rozdziale poznasz podstawy składni Pythona, wczytasz swoje pierwsze moduły i skorzystasz z funkcji, aby stworzyć listę podejrzanych o porwanie Bayesa – nagrodzonego złotego retrievera należącego do DataCamp.

Zanurz się w Pythonie

Importowanie modułów Pythona

Poprawianie błędnego importu

Tworzenie zmiennych

Tworzenie zmiennej typu float

Tworzenie ciągów znaków

Poprawianie błędów w ciągach znaków

Poprawne nazwy zmiennych

Zabawa z funkcjami

Wczytaj DataFrame

Poprawianie błędu w funkcji

Tropienie podejrzanych

Pierwsze kroki w Pythonie

W tym rozdziale poznasz potężną bibliotekę Pythona – pandas. Dzięki niej możesz odczytywać, modyfikować i przeszukiwać zbiory danych w formie tabelarycznej (takie jak arkusze kalkulacyjne czy tabele baz danych). Przeanalizujesz zapisy kart kredytowych podejrzanych i sprawdzisz, czy któryś z nich dokonał podejrzanych zakupów.

Czym jest pandas?

Wczytywanie DataFrame

Inspekcja DataFrame

Wybieranie kolumn

Dwie metody wybierania kolumn

Poprawianie błędów w wyborze kolumn

Więcej błędów przy wyborze kolumn

Wybieranie wierszy za pomocą warunków logicznych

Testy logiczne

Wybieranie zaginionych szczeniąt

Zawężanie listy podejrzanych

Wczytywanie danych w pandas

Czas na wizualizację danych! Stworzysz wykresy liniowe z użyciem kolejnego modułu Pythona – Matplotlib. Analizując częstotliwość liter w liście z żądaniem okupu oraz próbkach pisma odręcznego, spróbujesz zidentyfikować porywacza.

Tworzenie wykresów liniowych

Ciężka praca

Pracować czy nie pracować?

Dodawanie tekstu do wykresów

Dodawanie legendy

Dodawanie etykiet

Dodawanie tekstu na wykresie

Stylizowanie wykresów

Śledzenie statystyk przestępczości

Zabawa ze stylami

Identyfikacja porywacza Bayesa

Wizualizacja danych z Matplotlib

W tym ostatnim rozdziale nauczysz się tworzyć trzy nowe typy wykresów: punktowe, słupkowe i histogramy. Wykorzystasz te narzędzia, aby ustalić kryjówkę porywacza i uratować Bayesa – złotego retrievera.

Tworzenie wykresu punktowego

Wizualizacja danych z telefonu komórkowego

Modyfikowanie wykresu punktowego

Tworzenie wykresu słupkowego

Tworzenie prostego wykresu słupkowego

Gdzie uciekł czas?

Tworzenie histogramu

Modyfikowanie histogramów

Histogramy w akcji

Podsumowanie akcji ratunkowej

Różne typy wykresów

Rozpocznij swoją przygodę z Data Science! Nawet jeśli nigdy wcześniej nie pisałeś kodu, z powodzeniem przejdziesz ten kurs i zobaczysz, jak potężnym narzędziem jest Python w analizie danych. Wykorzystasz dane, aby rozwiązać zagadkę porwania Bayesa – złotego retrievera należącego do DataCamp – a przy okazji poznasz podstawy składni Pythona oraz popularne biblioteki Data Science: Matplotlib (do wykresów i diagramów) i pandas (do danych tabelarycznych).

Filmy zawierają transkrypcje na żywo – możesz je wyświetlić, klikając „Pokaż transkrypcję" w lewym dolnym rogu.
Glosariusz kursu znajdziesz po prawej stronie, w sekcji zasobów.
Aby uzyskać punkty CPE, musisz ukończyć kurs i uzyskać co najmniej 70% punktów w ocenie kwalifikacyjnej. Przejdź do oceny, klikając informację o punktach CPE po prawej stronie.

Zanurz się w data science z Pythonem, analizuj i wizualizuj dane z Pandas i Matplotlib. Bez kodowania.

Wprowadzenie do Data Science w Pythonie

Zanurz się w data science z Pythonem i naucz się skutecznie analizować oraz wizualizować dane. Nie potrzeba doświadczenia ani umiejętności programowania.

Poprawne nazwy zmiennych

Wprowadzenie do Data Science w Pythonie

Interaktywne ćwiczenie praktyczne