تجزیه و تحلیل داده ها را با پاندا و پایتون بیاموزید

از آنجا که میزان داده های دیجیتالی در حال رشد است ، شرکت ها به طور فزاینده ای برای تصمیم گیری در مورد تجارت به تجزیه و تحلیل داده ها اعتماد می کنند و تقاضای زیادی برای متخصصان داده های ماهر ایجاد می کنند. اگر مشتاق استفاده از مقادیر زیادی از داده ها برای آشکار کردن بینش معنی دار هستید ، این مسیر شغلی ممکن است برای شما مناسب باشد.

در مسیر جدید ما برای تجزیه و تحلیل داده ها ، می توانید یاد بگیرید که چگونه از یکی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم استفاده کنید. حتی اگر در حال حاضر روی یادگیری ماشین یا تجسم داده ها یا استفاده از نرم افزار صفحه گسترده برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنید ، این آهنگ به شما در به روزرسانی مهارت های خود کمک می کند و به یک ابزار داده قدرتمند داده می شود.

مزایای یادگیری پاندا برای تجزیه و تحلیل داده ها

کتابخانه Pandas (کوتاه برای Pa nel da ta) یک کتابخانه با عملکرد بالا و با کارایی بالا برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها است که در بالای Numpy ساخته شده است. به دلیل نحو آسان و عملیات سریع ، پاندا کار با داده های جدولی را در قالب هایی مانند صفحات گسترده یا پایگاه داده بسیار راحت می کند. ساختارهای اصلی داده در پاندا کلاس های سری و DataFrames هستند. DataFrame یک جدول 2D است که از قالب های مختلف داده از جمله JSON ، CSV ، SQL و XLSX پشتیبانی می کند. این یک ابزار عالی برای انعطاف پذیری داده های واقعی با ردیف ها و ستون ها است.

مهمتر از آن ، پانداس عملکرد بسته های Numpy و Matplotlib را ادغام می کند و طیف گسترده ای از فرصت ها را برای تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم فراهم می کند. همه این ویژگی ها پایتون را در تجزیه و تحلیل داده ها بسیار انعطاف پذیر و مؤثر می کند.

یکی از مشهورترین IDE ها ، Pycharm ویژگی های مفیدی مانند تکمیل کد و بازرسی ، ناوبری پروژه و بازپرداخت را ارائه می دهد. با تشکر از ادغام آکادمی JetBrains با PyCharm ، می توانید روی پروژه های خود درست در IDE کار کنید و به شما امکان می دهد تا از تمام عملکردهای IDE به طور کامل استفاده کنید.

پیش نیازها و مباحث تحت پوشش

برای شروع یادگیری کتابخانه Pandas ، احتمالاً باید از قبل تجربه اساسی با پایتون داشته باشید و با مفاهیم اساسی مانند متغیرها ، لیست ها ، توابع ، حلقه ها و انواع داده آشنا باشید. این اصول همه در پیتون ما برای آهنگ مبتدیان پوشانده شده است.

پس از درک محکم از اصول اولیه ، می توانید به سمت تسلط بر عملکردهای پاندا بروید. آهنگ Pandas for Data Analysis در اینجا قرار دارد تا به شما نشان دهد که چگونه می توانید از یکی از قدرتمندترین ابزارها برای پردازش ، خلاصه ، تجزیه و تحلیل و تجسم مقادیر زیادی از داده ها استفاده کنید.

در این آهنگ ، شما:

✅ اصول کتابخانه های پرش ، numpy ، matplotlib و pandas python را درک کنید.✅ یاد بگیرید که چگونه می توانید DataFrames را ایجاد کنید ، هماهنگ کنید و ادغام کنید.✅ عملیات داده ، از جمله گروه بندی ، تبدیل و محوری را انجام دهید.✅ رایج ترین توطئه ها (هیستوگرام ، طرح نوار ، طرح پراکندگی و جعبه) را ایجاد کنید.

آهنگ شامل 111 مباحث آموزشی است. برای اینکه ایده ای راجع به نوع کارهایی که در طول مسیر انجام خواهید داد ، به شما ارائه دهیم ، اجازه دهید نگاهی به تجزیه و تحلیل داده ها با موضوع پاندا بیندازیم. در اینجا شما خواندن داده ها (با استفاده از read_csv) را تمرین می کنید و روش سر را تمرین می کنید و به 3 خط اول نگاه می کنید. برای این موضوع ، ما از مجموعه داده Palmer Penguins استفاده خواهیم کرد:

پروژه هایی که خواهید ساخت

این آهنگ 8 پروژه در دنیای واقعی را برای تکمیل شما ارائه می دهد و به شما امکان می دهد تا با پاندا یک شیرجه عمیق را به تجزیه و تحلیل داده ها بپردازید. بیایید نگاهی دقیق تر به یک زن و شوهر از آنها بیندازیم:

pre پیش پردازش داده NBA - چالش برانگیز ،~25 ساعت.

پیش پردازش داده ها یکی از اولین و مهمترین مراحل در تجزیه و تحلیل داده ها است. در این پروژه ، شما می آموزید که چگونه با حذف ویژگی ها با ارزش پیش بینی کم ، مهندسی جدید و برخورد با چند خطی ، کیفیت داده های ورودی خود را بهبود بخشید. شما این مفاهیم را در داده های NBA اعمال خواهید کرد تا یک مجموعه داده با کیفیت بالا که آماده تغذیه یک مدل خطی است ، دریافت کنید!

analysis تجزیه و تحلیل داده ها - سخت ،~17 ساعت

با استفاده از این پروژه ، شما تجزیه و تحلیل داده های دستی را در 3 مجموعه داده با اطلاعات مربوط به کارمندان ارائه شده توسط رهبر بخش منابع انسانی یک شرکت فرضی انجام می دهید. چندین عملیات داده را انجام دهید و روشهای PANDAS را که آموخته اید برای فاش کردن بینش و تجسم یافته های خود تمرین کنید.

حرفه ای برای پیگیری پس از فارغ التحصیلی

این آهنگ به شما یک پایه محکم برای دنبال کردن حرفه ای به عنوان یک حرفه ای داده ، خواه به عنوان یک تحلیلگر داده ، تحلیلگر تجارت یا دانشمند داده ، به شما می دهد. صرف نظر از صنعت شما ، هر شرکتی می تواند از یک متخصص داده واجد شرایط بهره مند شود. مشاغل در طیف وسیعی از صنایع به دنبال راه هایی برای جمع آوری و استفاده از داده ها برای بهینه سازی وظایف عملیاتی و یافتن بینش های ارزشمند هستند.

اگر ایده کار در زمینه بی حد و حصر علم داده شما را هیجان زده می کند ، امروز شروع به یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها با پاندا کنید. اگر سؤالی دارید یا می خواهید نظرات خود را به اشتراک بگذارید ، در صورت تمایل نظر خود را در زیر بگذارید یا با ما در آکادمی@jetbrains.com تماس بگیرید.