Führen Sie die Rechenoperationen und den Abgleich mit dem besten akademischen Programm und der disruptivsten Methodik durch: Relearning"

Sowohl NumPy als auch Pandas sind aufgrund ihrer Vielseitigkeit in der Datenanalyse unverzichtbar für die Python-Programmierung. Diese Werkzeuge bieten Mechanismen zum effizienten Importieren, Bereinigen, Auswerten, Analysieren und Aufbereiten von Daten. Außerdem bieten diese Ressourcen leistungsstarke Tools für die Datenbereinigung, einschließlich der Erkennung und Beseitigung von fehlenden Daten, Duplikaten oder Ausreißern. Auf diese Weise stellen die Informatiker die Qualität der Daten vor der Analyse sicher. Zudem lassen sich diese Bibliotheken problemlos in andere Visualisierungsbibliotheken wie Seaborn integrieren, um Diagramme und andere informative Visualisierungen zu entwerfen, die bei der Kommunikation von Daten helfen.

In diesem Zusammenhang bietet TECH ein komplettes Programm an, das sich mit der Datenverwaltung in Python unter Verwendung von NumPy und Pandas befasst. Der Lehrplan befasst sich mit der Erstellung und Bearbeitung von Arrays, zur Darstellung von Daten in mehreren Dimensionen. Im Rahmen des Lehrplans werden auch vektorisierte Operationen detailliert analysiert, unter Berücksichtigung der universellen Funktionen und mit dem Ziel der maximalen Effizienz. Die akademischen Materialien hingegen befassen sich mit fortgeschrittener Grafikanpassung und erforschen verschiedene Stile und Konfigurationen. Darüber hinaus wird die Fortbildung den Studenten modernste Werkzeuge für fortgeschrittene Datenanalysen und effektive Visualisierungen zur Verfügung stellen. Auf diese Weise werden die Studenten auf echte Herausforderungen im Bereich der Datenanalyse und -visualisierung vorbereitet.

Fachleute haben somit die einmalige Gelegenheit, sich in diesem Bereich durch einen Hochschulabschluss auf dem Laufenden zu halten, den sie wann und wo immer sie wollen absolvieren können. Alles, was sie brauchen, ist ein Mobiltelefon, ein Tablet oder ein Computer mit einer Internetverbindung, um die auf der virtuellen Plattform bereitgestellten Inhalte zu jeder Tageszeit zu sehen. Auf diese Weise haben die Studenten eine akademische Option, die mit ihren anspruchsvolleren Aufgaben vereinbar ist.

Sie werden vektorisierte Operationen mit Arrays beherrschen, um effiziente und elementare Berechnungen auf Arrays anstelle von expliziten Schleifen durchzuführen"

Dieser ##ESTUDIO## in Tools in NumPy and Pandas enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Entwicklung in Python vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt theoretische und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden Sich mit der Matplotlib-Bibliothek befassen, um eine Vielzahl von Diagrammen zu erstellen und Trends in Daten zu kommunizieren"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

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Mit einem äußerst praktischen Ansatz ermöglicht dieser Universitätskurs Studenten, fortgeschrittene Fähigkeiten im Datenmanagement mit NumPy und Pandas zu erwerben. Der Lehrplan reicht von grundlegenden Operationen mit Arrays bis hin zur Manipulation und Transformation dieser Elemente. Der Kurs befasst sich mit verschiedenen Strategien zur Verkettung, Datenfusion und der Verwendung von Pivot-Tablets.

Zudem werden die Lehrmaterialien darauf eingehen, wie man Diagramme erstellt und anpasst, damit die Studenten sie mit Pandas für eine effektive Informationsvisualisierung integrieren können. Darüber hinaus werden im Rahmen der Fortbildung modernste Instrumente für die fortgeschrittene Datenanalyse bereitgestellt.

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Modul 1.  Datenverwaltung in Python mit NumPy und Pandas

1.1. Erstellen und Manipulieren von Arrays in NumPy

1.1.1. NumPy
1.1.2. Grundlegende Operationen mit Arrays
1.1.3. Manipulation und Transformation von Arrays

1.2. Vektorisierte Operationen mit Arrays

1.2.1. Vektorisierung
1.2.2. Universelle Funktionen (ufunc)
1.2.3. Effizienz und Leistung

1.3. Indizierung und Segmentierung in NumPy

1.3.1. Zugang zu Elementen und Slicing
1.3.2. Erweiterte und boolesche Indizierung
1.3.3. Neuordnung und Auswahl

1.4. Pandas-Serien und DataFrames

1.4.1. Pandas
1.4.2. Datenstrukturen in Pandas
1.4.3. Handhabung von DataFrames

1.5. Indizierung und Auswahl in Pandas

1.5.1. Zugang zu Daten in Serien und DataFrames
1.5.2. Auswahl- und Filtermethoden
1.5.3. Einsatz von loc und iloc

1.6. Operationen mit Pandas

1.6.1. Arithmetische Operationen und Ausrichtung
1.6.2. Aggregations- und Statistikfunktionen
1.6.3. Transformationen und Anwendung von Funktionen

1.7. Handhabung unvollständiger Daten in Pandas

1.7.1. Erkennung und Behandlung von Nullwerten
1.7.2. Ausfüllen und Löschen von unvollständigen Daten
1.7.3. Strategien für den Umgang mit unvollständigen Daten

1.8. Funktionen und Anwendungen in Pandas

1.8.1. Verkettung und Zusammenführung von Daten
1.8.2. Gruppierung und Aggregation (groupby)
1.8.3. Pivot Tables und Crosstabs

1.9. Visualisierung mit Matplotlib

1.9.1. Matplotlib
1.9.2. Erstellung und Anpassung von Diagrammen
1.9.3. Integration mit Pandas

1.10. Anpassung von Diagrammen in Matplotlib

1.10.1. Stile und Konfigurationen
1.10.2. Fortgeschrittene Diagramme (scatter, bar usw.)
1.10.3. Erstellung komplexer Visualisierungen

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