Автор: [Специалист]
Название: Анализ и визуализация данных на языке Python. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib

Курс «Анализ и визуализация данных на языке Python. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib»предназначен для тех, кто ищет гибкий инструмент обработки, анализа и визуализации данных и планирует применять свои навыки в работе большими массивами информации.
Слушатели изучат важнейшие и широко распространенные библиотеки numpy, Matplotlib и Pandas, которые массово применяются в различных областях производственной, финансовой и научной деятельности.
Обучение на курсе построено на примерах реальных проектов в области обработки данных.
Курс читается на базе операционной системы Linux, однако его материал может быть применен и на Windows.
Курс предназначен для программистов, аналитиков, научных работников. Также курс может служить введением в Data Science.
Подробнее:
Скачать:
Название: Анализ и визуализация данных на языке Python. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib

Курс «Анализ и визуализация данных на языке Python. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib»предназначен для тех, кто ищет гибкий инструмент обработки, анализа и визуализации данных и планирует применять свои навыки в работе большими массивами информации.
Слушатели изучат важнейшие и широко распространенные библиотеки numpy, Matplotlib и Pandas, которые массово применяются в различных областях производственной, финансовой и научной деятельности.
Обучение на курсе построено на примерах реальных проектов в области обработки данных.
Курс читается на базе операционной системы Linux, однако его материал может быть применен и на Windows.
Курс предназначен для программистов, аналитиков, научных работников. Также курс может служить введением в Data Science.
Подробнее:
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Скачать:
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [it-black] Виктор Черемных ― Администрирование безопасных сетей (ViPNet) (2025)
- [Diogo Resende] Учебный лагерь по инженерии ИИ - технология поисковой дополненной генерации (RAG) для LLM
- [Павел Старцев] [Stepik] Нейросети: от простейшего запроса до создания бота (2025)
- [Нетология] Профессия «Интернет‑маркетолог с нуля до middle» (2025)
- [Яндекс.Практикум] Python‑разработчик (+Python‑разработчик плюс)
- [Архэ] Компьютерная лингвистика. Основные задачи компьютерной лингвистики и подходы к их решению
- [Екатерина Юсупова] Герпес вирус. Обучающий проект (2024)
- [Stepik] Разработка мобильных и PC приложений на Python. Фреймворк Kivy (2024)
- [Павел Монахов] Системное администрирование Linux (2024)
- [Богдан Кухар] Администратор 1С v 3.8 (все модули) (2024)
- [Stepik] Многозадачность в Python. Многопоточное программирование
- [developedbyed] Фулстек Next.js (React) разработчик
- [brainy] Веб-тестирование для абсолютных новичков (2024)
- [PurpleSchool] Neovim - практика и настройка (2024)
- [Stepik] Java с нуля до Junior + Подготовка к собеседованию (2024)
- [NFE] Внедрение Cisco SD-WAN (Viptela) . Базовый курс (2024)
- [Webщик] Тревожный чемоданчик складчика 3 (2024)
- [Яндекс.Практикум] Python-разработчик. Часть 5 из 8
- [Structy] Алгоритмы и структуры данных для Faang (2024)
- [Laravelcreative] Laravel 9, 10 (база + 4 практических курса)