Всем привет! Меня зовут Глеб Михайлов, я аналитик и дата саентист с 10-ти летним стажем. В этом мастер-классе я показываю свои лучшие наработки за 10 лет работы с данными и 3 года преподавания. Чтобы начать анализировать данные тебе понадобится только компьютер с интернетом -- мы будем работать в Google Colab (это бесплатный облачный сервис Google для анализа данных).
Узнай как предобрабатывать данные, строить сводные таблицы, искать связи в данных. Узнай когда использовать графики и когда нет, и как правильно оформлять свою работу. Когда можно и когда нельзя применить корреляцию? В чем отличие категориальных переменных от непрерывных?
Мастер-класс будет полезен и абсолютным новичкам в анализе данных, и начинающим профессионалам, и даже людям с опытом. Если ты уже умеешь анализировать данные на Python, то тебе будет очень полезно посмотреть этот мастер-класс, чтобы укрепить свои знания, а так же исправить возможные ошибки.
Мастер-класс состоит исключительно из практических примеров -- я буду с нуля кодить все в каждом видео, и ты сможешь повторить тоже самое. А так же ты сможешь скачать все примеры и весь код и использовать в своей работе.
Приемы анализа данных я буду разбирать на датасете German Credit Data -- это открытые данные о заемщиках немецкого банка. Мы определим взаимосвязи в данных и поймем почему заемщики не возвращают кредиты.
Научись анализировать данные на python, как профессионал прямо сейчас!
Чему вы научитесь:
Анализ данныx на Python
Google Colab
Сводные таблицы
Exploratory Data Analysis
Название: Анализ Данных на Python с Глебом Михайловым Мастер-Класс
Год выхода: 2021
Автор: Глеб Михайлов
Жанр: Мастер-класс, анализ, python, обучение
Формат: MP4 + HTML
Видео: AVC | 1280x720 | ~728 Kbps
Аудио: AAC | 128 kb/s | 44 KHz
Язык: Русский
Продолжительность: 03:16:22
Размер: 2.48 Gb
Скачать Анализ Данных на Python с Глебом Михайловым Мастер-Класс (2021) PCRec
| 
BestChange.ru – популярный сервис по подбору выгодных обменных пунктов электронных валют, который поможет вам производить свои обмены безопасно и с минимальными потерями на комиссиях.
