Bun venit în lumea fascinantă a analizei datelor cu Python! În acest capitol, vei învăța elementele de bază ale sintaxei Python, vei încărca primele module Python și vei folosi funcții pentru a obține lista de suspecți în cazul răpirii lui Bayes, Golden Retriever-ul premiat al DataCamp.

Scufundă-te în Python

Importul modulelor Python

Corectarea unui import defect

Crearea variabilelor

Crearea unui număr float

Crearea șirurilor de caractere

Corectarea erorilor din șiruri de caractere

Nume valide de variabile

Distracție cu funcții

Încarcă un DataFrame

Corectarea unei erori de funcție

În căutarea suspecților

Primii pași în Python

În acest capitol, vei învăța o bibliotecă Python puternică: pandas. pandas îți permite să citești, să modifici și să cauți în seturi de date tabulare (precum foi de calcul și tabele din baze de date). Vei analiza înregistrările cardurilor de credit ale suspecților pentru a vedea dacă vreunul dintre ei a făcut achiziții suspecte.

Ce este pandas?

Încărcarea unui DataFrame

Inspectarea unui DataFrame

Selectarea coloanelor

Două metode de selectare a coloanelor

Corectarea erorilor de selectare a coloanelor

Mai multe greșeli la selectarea coloanelor

Selectarea rândurilor cu logică

Testare logică

Selectarea căților dispăruți

Restrângerea listei de suspecți

Încărcarea datelor în pandas

Pregătește-te să îți vizualizezi datele! Vei crea grafice liniare cu un alt modul Python: Matplotlib. Folosind grafice liniare, vei analiza frecvența literelor din nota de răscumpărare și din mai multe mostre de scris de mână pentru a identifica răpitorul.

Crearea graficelor linie

Muncă susținută

Muncă sau relaxare?

Adăugarea textului în grafice

Adăugarea unei legende

Adăugarea etichetelor

Adăugarea textului liber

Stilizarea graficelor

Urmărirea statisticilor privind criminalitatea

Explorând stilurile

Identificarea răpitorului lui Bayes

Vizualizarea datelor cu Matplotlib

În acest capitol final, vei învăța cum să creezi trei noi tipuri de grafice: grafice de dispersie, grafice cu bare și histograme. Vei folosi aceste instrumente pentru a localiza ascunzătoarea răpitorului și a-l salva pe Bayes, Golden Retriever-ul.

Crearea unui grafic de dispersie

Vizualizarea datelor de pe telefon

Modificarea unui grafic de dispersie

Crearea unui grafic cu bare

Creează un grafic cu bare simplu

Unde s-a dus timpul?

Crearea unei histograme

Modificarea histogramelor

Eroi cu histograme

Recapitularea salvării

Tipuri diferite de grafice

Începe-ți călătoria în Data Science! Chiar dacă nu ai scris niciodată o linie de cod, vei putea urma acest curs și vei descoperi puterea Python în analiza datelor. Vei folosi date pentru a rezolva misterul lui Bayes, Golden Retriever-ul răpit, și pe parcurs te vei familiariza cu sintaxa de bază a limbajului Python și cu module populare de Data Science precum Matplotlib (pentru grafice) și pandas (pentru date tabulare).

Videourile conțin transcrieri live pe care le poți afișa făcând clic pe „Afișează transcrierea" în colțul din stânga jos al videoclipurilor.
Glosarul cursului se află în dreapta, în secțiunea de resurse.
Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți naviga la evaluare făcând clic pe notificarea pentru credite CPE din dreapta.

Explorează știința datelor cu Python și analizează eficient datele cu Pandas și Matplotlib.

Introducere în Data Science cu Python

Intră în data science cu Python și învață să analizezi și să vizualizezi eficient datele. Nu este necesară experiență sau abilități de programare.

Nume valide de variabile

Introducere în Data Science cu Python

Exercițiu interactiv practic