Data Science Tools mit Python Numpy Pandas und Matplotlib

Erlerne den Umgang mit den wichtigsten Data Science und Machine Learning Libraries in Python.
Data Science Tools mit Python Numpy Pandas und Matplotlib
File Size :
3.78 GB
Total length :
8h 41m

Category

Instructor

Jan Schaffranek

Language

Last update

Zuletzt aktualisiert am 10/2022

Ratings

4.6/5

Data Science Tools mit Python Numpy Pandas und Matplotlib

What you’ll learn

Der richtige Umgang mit Numpy
Der richtige Umgang mit Pandas
Der richtige Umgang mit Matplotlib
Der richtige Umgang mit Scipy

Data Science Tools mit Python Numpy Pandas und Matplotlib

Requirements

Die Grundlagen der Python Programmierung (Variablen, Listen, Dicts, Klassen etc.)
Erfahrung im Umgang mit dem Terminal (bzw. der CMD)

Description

Kursbeschreibung:Die Data Science, das Maschinelle Lernen und die Künstliche Intelligenz wird der treibende Faktor der zukünftigenWirtschaft und des Alltages sein. Wer sich somit schon heute mit den Methoden beherrscht, kann in der Zukunft nur gewinnen!Mein Kurs bietet eine Einführung in die wichtigsten Features von Numpy, Pandas, Matplotlib.Ebenfalls werde ich eine Kurzeinführung in Scipy, OpenCV und Sklearn geben.Was ist NumPy?NumPy steht für eine einfache Handhabung von Vektoren, Matrizen oder generell großen mehrdimensionalen Arrays. Neben den Datenstrukturen bietet NumPy auch effizient implementierte Funktionen für numerische Berechnungen an.Gerade bei großen Zahlenmengen ist Numpy allerdings wesentlich schneller als reiner Python code.Was ist Pandas?Pandas kann Daten verschiedener Formate einlesen. Es stehen Funktionen für die Datenbereinigung, für das Aggregieren oder für das Transformieren der Daten und für andere Aufgaben zur Verfügung. Was ist Matplotlib?Matplotlib erlaubt es, mathematische Darstellungen aller Art anzufertigen. Mit nur wenigen Code-Zeilen können vorhandene Daten auf vielerlei verschiedene Art und Weise visualisieren: Plot, Histogramm, Spektrum, Balkendiagramm, Kuchendiagramm, Scatter etc.Dieser Kurs besteht aus folgenden Themengebieten:Software Installation (Python/Anaconda, VSCode)Numpy (Arrays, ufuncs, aggregates, random, IO etc.)Pandas (Series, DataFrames, IO etc.)Matplotlib (Plot, Scatter, Histogramm, Surface Plot etc.)Kurzeinführung in: Scipy,  Seaborn und SklearnWerde noch heute ein Profi, in der Technologie von Morgen! Wir sehen uns im Kurs!

Overview

Section 1: Kapitel 1: Einleitung und Software

Lecture 1 Einleitung in den Kurs

Lecture 2 Handbuch des Kurses

Lecture 3 Materialien des Kurses

Lecture 4 Die Einrichtung des Environments

Lecture 5 Visual Studio Code installieren und einrichten

Lecture 6 Visual Studio Code verwenden

Section 2: Kapitel 2: Numpy

Lecture 7 Listen und Arrays

Lecture 8 Numpy Einführung

Lecture 9 Numpy Basics – Teil 1

Lecture 10 Numpy Basics – Teil 2

Lecture 11 Numpy Basics – Teil 3

Lecture 12 Ufuncs (Universal Functions)

Lecture 13 Aggregates

Lecture 14 Broadcasting

Lecture 15 Masks

Lecture 16 Random

Lecture 17 Weitere Index Funktionen

Lecture 18 I/O und weiteres

Lecture 19 Exercise 1

Lecture 20 Solution 1

Lecture 21 Exercise 2

Lecture 22 Solution 2

Lecture 23 Exercise 3

Lecture 24 Solution 3

Section 3: Kapitel 3: Pandas

Lecture 25 Pandas Basics

Lecture 26 Basic Functions

Lecture 27 Missing Values

Lecture 28 Concat, Append und Join – Teil 1

Lecture 29 Concat, Append und Join – Teil 2

Lecture 30 GroupBy: Split, Apply und Combine

Lecture 31 Time Series

Lecture 32 I/O und weiteres

Lecture 33 Exercise 1

Lecture 34 Solution 1

Lecture 35 Exercise 2

Lecture 36 Solution 2

Lecture 37 Pandas Code Optimieren

Section 4: Kapitel 4: Matplotlib und Seaborn

Lecture 38 Line Plot – Teil 1

Lecture 39 Line Plot – Teil 2

Lecture 40 Scatter Plot

Lecture 41 Contour Plot

Lecture 42 Histogramm Plot

Lecture 43 Subplots

Lecture 44 Customize Plots

Lecture 45 3D Plots

Lecture 46 Pandas Plots

Lecture 47 Seaborn Basics

Lecture 48 Exercise

Lecture 49 Solution

Section 5: Kapitel 5: Scipy, Sklearn und OpenCV Einführung

Lecture 50 SciPy 101

Lecture 51 Sklearn 101

Lecture 52 OpenCV 101

Section 6: Kapitel 6: Abschluss des Kurses

Lecture 53 Abschluss des Kurses

Lecture 54 Bonuslektion

Python-Entwickler mit Grundkenntnissen

Course Information:

Udemy | Deutsch | 8h 41m | 3.78 GB
Created by: Jan Schaffranek

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