Python for Data Science: dai Basics all'Advanced

La domanda di scienziati di dati qualificati con una solida conoscenza dei linguaggi di programmazione è in aumento esponenziale. Python è uno dei migliori linguaggi di programmazione della scienza dei dati. A parte essere facile da imparare e implementare, ha una vasta gamma di applicazioni nello sviluppo web e di gioco. Questo corso insegna concetti di programmazione in Python e come possono essere applicati per manipolare e analizzare i dati. Inizia introducendo all'ambiente Jupyter Notebook dove scriverete il vostro codice. Passando, verrà insegnato come utilizzare le celle di markdown per aggiungere immagini, testo e link al proprio codice. Imparerai le variabili, l'indentazione e come commentare il tuo codice per altri programmatori per capire. Inoltre il corso ti mostra come lavorare con diversi tipi di dati in Python come elenchi, dizionari, insiemi e tuple oltre a come utilizzare gli operatori.

Avanti, il materiale esplora le varie dichiarazioni decisionali in Python come il 'se dichiarazioni', 'else statement', le 'else - if statement' nonché il 'per i loop' e il 'mentre loop'. Le funzioni sono un ottimo modo per risparmiare tempo e fatica quando si scrivono programmi informatici perché sono una serie di istruzioni che possono essere utilizzate ripetutamente per eseguire un compito specifico quando richiesto. In questo corso si creerà una funzione che converte la scala di temperatura da Celsius a Fahrenheit per poi chiamarla all'esecuzione. Gli allievi acquisiranno una comprensione della differenza tra la funzione di stampa e le dichiarazioni di ritorno così come la parola chiave AWS Lambda e la sua sintassi. Questo corso di Python gratuito ti ha anche tedato come iterare e utilizzare il concetto di nidificazione per accedere ad altre funzioni e variabili. Imparerai la doppia indicizzazione e come selezionare un articolo specifico da un elenco o dizionario.

Le biblioteche Python svolgono un ruolo importante nella scienza dei dati in quanto aiutano ad eliminare la necessità di scrivere programmi da zero. La parte finale si concentra su due librerie chiave Python - NumPy e Pandas - che facilitano lo smistamento, la manipolazione e l'analisi di un dataset. Il materiale mostra come creare e plasmare un array utilizzando NumPy e come selezionare gli articoli da un dataset utilizzando le tecniche di indicizzazione e satura NumPy. Verranno riviste le varie funzioni di NumPy che servono a scopi diversi. Poi, i turni di focus a Pandas, dove guadagnerai una conoscenza approfondita di come ingegneriare ed esaminare i dati gredi. Questo corso è il tuo trampolino di passo per una carriera nella scienza dei dati, come ti accompagna attraverso le basi dell'applicazione di Python alla scienza dei dati.