ОСНОВЫ PYTHON ДЛЯ DATA SCIENCE
Python - один из наиболее популярных языков программирования для анализа данных и искусственного интеллекта.
Он имеет множество библиотек, которые облегчают выполнение задач анализа данных, визуализации и машинного обучения. Одна из наиболее известных библиотек - это Pandas, которая позволяет легко работать с табличными данными.
Для начала работы с Python для анализа данных, вам потребуется установить Anaconda, которая содержит необходимые библиотеки и среду разработки. Кроме этого, вам также может потребоваться знакомство с основами языка программирования Python.
В Python существует множество полезных функций для обработки данных. Например, вы можете использовать функцию groupby для группировки данных по определенному признаку. Кроме того, вы можете использовать функцию merge для объединения данных из нескольких источников, а функцию pivot_table для создания сводных таблиц.
Одной из наиболее популярных библиотек для визуализации данных в Python является Matplotlib. Она позволяет создавать различные графики, включая линейные, гистограммы, круговые диаграммы и многие другие.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Загрузка данных в DataFrame
df = pd.read_csv("data.csv")
# Гистограмма
plt.hist(df["age"], bins=20)
plt.title("Распределение возраста")
plt.xlabel("Возраст")
plt.ylabel("Количество")
plt.show()
Python для Data Science: Урок 1:NumPy: Введение и основы
Data Analysis with Python - Full Course for Beginners (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
Python for Data Science
How I Would Learn Data Science in 2023? (If I could start over)
Основы Python для Data Science. Итоги интенсива по анализу данных
Как стать Data Scientist с нуля? Основы Python для Data Science. Интенсив по программированию
Новые материалы: