Курсаналіз данихвикористовуючи одну з найпопулярніших мов програмування. Теми, що розглядаються в курсі, дозволяють вам вивчити основи обробки, аналізу та представлення даних за допомогою цієї мовиПітонразом із бібліотекамипандиіNumPyпов'язане з широко розуміннямНаука про даніПрактичні знання, отримані під час навчання, дозволять подальше самостійне навчання аналізу даних. Курс охоплює основні концепції, пов'язані з нейронними мережами, навчанням даних, багатовимірними даними, комп'ютерним зором та багатьма іншими.

• основи візуалізації даних
• основи функціонального програмування та в контексті обробки даних
• підтримка бібліотеки NumPy, що дозволяє ефективно виконувати операції з багатовимірними масивами
• підтримка бібліотеки pandas, яка дозволяє виконувати розширений аналіз даних
• Підтримка бібліотеки Matplotlib
• базові методи машинного зору, що надаються бібліотекою OpenCV
• основи ефективного представлення даних
• методи обробки зображень та відео

Дедалі швидші процеси цифровізації, комп'ютеризації та автоматизації, окрім пришвидшення нашої роботи, змушують нас досягативеличезна кількість данихОднак, ключову роль тут відіграє не кількість, а здатність її ретельно розпізнавати та аналізуватианаліздані, які доступні наразінайціннішийдля нас. Багато компаній інвестують величезні ресурси в розробку своїх систем обробки даних, щоб отримати перевагу над конкурентами. Вплив правильно оброблених даних набізнесє гігантським, і його значення зростатиме, тому варто здобути знання та навички, які дозволять належним чином використовуватисила інформації.

Наука про дані – це дуже широка тема. Завершення курсу не зробить вас повноцінним аналітиком, але дозволить вам зробити перші кроки до того, щоб ним стати. Під час навчання ви дізнаєтеся про загальновживанібібліотекищо спростить та пришвидшить роботу з даними. Вони також дозволять вам зрозуміти механіку та принципи, яких слід дотримуватися у вашій роботі, а також покажуть вам, яквибрати та підготуватиінструменти, що підходять для цієї роботи. Ви також дізнаєтеся, як виконувати операції з масивами, вивчите основніматематичні функціївикористовується для аналізу даних, а також ви навчитеся імпортувати та експортувати дані. Для завершення уроку потрібні принаймні базові знання Python. Ви можете здобути ці знання самостійно абоза допомогою курсу, доступного в нашому магазині.

Уроки зосереджені переважно на основахНаука про дані, але ви також дізнаєтеся про складніші рішення. Одним із прикладів є використання нейронної мережі для класифікації зображень, яку ми реалізуємо завдяки бібліотеціNumPyчи базується процес навчання моделі на даних, що зберігаються в об'єктіDataFrameзавдяки бібліотеціпандиКурс також охоплюватиме теми, пов'язані з презентацією та візуалізацією ключової інформації.