Maîtriser Numpy, Pandas et MatplotLib-outil de manipulation de données
Si vous voulez être un Data Scientist, un Data Analyst ou un Machine Learning Expert avec Python, vous devez apprendre Numpy, Pandas et Matplotlib. Dans le monde d’aujourd’hui, ces bibliothèques sont très importantes. Dans ce cours, vous découvrirez des sujets et des fonctions importants pour les bibliothèques Numpy, pandas et matplotlib. Si vous terminez ce cours, vous serez en mesure de manipuler et de montrer des données, ainsi que d’autres choses. Les personnes qui travaillent avec des données peuvent dire que ces outils sont les étapes pour gravir les échelons.
C’est une chose très importante à propos de cette classe:
- Chaque sujet est traité en profondeur.
- Des mots simples ont été utilisés pour expliquer ce qui se passait.
- Les personnes qui ne programment pas peuvent également apprendre rapidement.
- Faites-le de manière simple afin de pouvoir faire la même chose en regardant des vidéos.
En termes de Data Science, c’est le meilleur cours. Il existe aujourd’hui de nombreuses bonnes façons de prendre des décisions dans les entreprises, et l’une d’entre elles est la visualisation des données. Ici, vous pouvez utiliser la bibliothèque matplotlib pour afficher rapidement les données de différentes manières, telles qu’un histogramme, un graphique à barres, un graphique à secteurs, un diagramme de dispersion, etc.
Dans Numpy, voici les sujets :
- Tableau de Numpy
- Dans Numpy, vous pouvez également indexer et découper des éléments.
- Copier ou afficher
- Façonner et remodeler les tableaux Numpy avec ces outils
- Répétition d’un tableau numpy
- Les tableaux Numpy peuvent être joints et fusionnés.
- fractionnement, recherche et tri
- Filtration
A qui s’adresse ce cours :
- Les étudiants, les enseignants et les autres personnes qui souhaitent travailler dans les domaines de la science des données, de l’apprentissage automatique, de l’analyse des données et de la visualisation des données devraient lire ceci.
Maîtriser Numpy, Pandas et MatplotLib-outil de manipulation de données
Fondements mathématiques de l’apprentissage automatique
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