Foundational Python for Data Science
(PYTHON-DS.AP1) / ISBN : 978-1-64459-378-3
Über diesen Kurs
Die Programmiersprache Python gibt es schon lange und sie hat schon viele Aufgaben erfüllt. Ihre Anwendungen umfassen alles von Webentwicklung über Film, Regierung, Wissenschaft bis hin zu Wirtschaft. Mit uCertifys Kurs „Grundlagen von Python für Data Science“ können Sie praktische Erfahrung in Python für Data Science sammeln. In diesem Kurs lernen Sie nicht das Python, das zum Einrichten einer Webseite oder zur Systemadministration erforderlich ist. Es ist auch nicht dazu gedacht, Ihnen Data Science beizubringen, sondern vielmehr das Python, das Sie zum Erlernen von Data Science benötigen. Es enthält gut beschreibende interaktive Lektionen mit Wissenstests, Quizzen, Karteikarten und Glossarbegriffen, um ein detailliertes Verständnis von Python zu erlangen, das zum Erlernen von Data Science erforderlich ist.
Fähigkeiten, die Sie erwerben werden
Holen Sie sich die Unterstützung, die Sie brauchen. Melden Sie sich für unseren Kurs mit Lehrer an.
Unterricht
16+ Unterricht | 177+ Übungen | 102+ Tests | 136+ Karteikarten | 136+ Glossar der Begriffe
Testvorbereitung
36+ Fragen vor der Beurteilung | 2+ Ausführliche Tests | 37+ Fragen nach der Bewertung | 74+ Testfragen zur Praxis
Introduction
- About This eBook
Introduction to Notebooks
- Running Python Statements
- Jupyter Notebooks
- Google Colab
- Summary
- Questions
Fundamentals of Python
- Basic Types in Python
- Performing Basic Math Operations
- Using Classes and Objects with Dot Notation
- Summary
- Questions
Sequences
- Shared Operations
- Lists and Tuples
- Strings
- Ranges
- Summary
- Questions
Other Data Structures
- Dictionaries
- Sets
- Frozensets
- Summary
- Questions
Execution Control
- Compound Statements
- if Statements
- while Loops
- for Loops
- break and continue Statements
- Summary
- Questions
Functions
- Defining Functions
- Scope in Functions
- Decorators
- Anonymous Functions
- Summary
- Questions
NumPy
- Installing and Importing NumPy
- Creating Arrays
- Indexing and Slicing
- Element-by-Element Operations
- Filtering Values
- Views Versus Copies
- Some Array Methods
- Broadcasting
- NumPy Math
- Summary
- Questions
SciPy
- SciPy Overview
- The scipy.misc Submodule
- The scipy.special Submodule
- The scipy.stats Submodule
- Summary
- Questions
Pandas
- About DataFrames
- Creating DataFrames
- Interacting with DataFrame Data
- Manipulating DataFrames
- Manipulating Data
- Interactive Display
- Summary
- Questions
Visualization Libraries
- matplotlib
- Seaborn
- Plotly
- Bokeh
- Other Visualization Libraries
- Summary
- Questions
Machine Learning Libraries
- Popular Machine Learning Libraries
- How Machine Learning Works
- Learning More About Scikit-learn
- Summary
- Questions
Natural Language Toolkit
- NLTK Sample Texts
- Frequency Distributions
- Text Objects
- Classifying Text
- Summary
- Questions
Functional Programming
- Introduction to Functional Programming
- List Comprehensions
- Generators
- Summary
- Questions
Object-Oriented Programming
- Grouping State and Function
- Special Methods
- Inheritance
- Summary
- Questions
Other Topics
- Sorting
- Reading and Writing Files
- datetime Objects
- Regular Expressions
- Summary
- Questions
Fundamentals of Python
- Computing Leaves of an Employee
- Calculating Expenses Using Multiple Statements
Sequences
- Performing Shared Operations
- Adding and Removing Items
- Performing Data Analysis
Other Data Structures
- Accessing, Adding, and Updating Data by Using Keys
- Performing Set Operations
- Using Frozensets
Execution Control
- Determining if a Person is Eligible to Vote
- Determining Average and Grades Using Scores of Subjects
- Computing the Factorial of a Number
- Displaying the Number of Transactions
Functions
- Accessing Library Data
- Using the lambda Function
NumPy
- Visualizing Data Using the reshape Method
- Computing Mathematical Data
- Performing Matrix Operations on NumPy Data
SciPy
- Executing Image Processing
- Performing Customer Analysis
Pandas
- Storing Employee Details
- Manipulating Employee Details
- Updating Student Data
Visualization Libraries
- Visualizing Survey Data
- Creating a Styling Plot
- Analyzing Statistical Data
- Visualizing Tips According to the Total Bill
Machine Learning Libraries
- Modifying Data Using Transformation
Natural Language Toolkit
- Finding the Frequency of Words
Functional Programming
- Modifying Outer Scope
- Changing Mutable Data
Object-Oriented Programming
- Using Inheritance
Other Topics
- Sorting Data
- Demonstrating Regular Expressions