Zum Hauptinhalt

Blöcke

Feedback überspringen

Feedback

  • FeedbackОцінка якості курсу
Navigation überspringen

Navigation

  • Dashboard

    • Website-Start

    • Website

      • Meine Kurse

      • Schlagwörter

      • DateiІнструкція для здобувачів освіти до вибору дисципл...

      • Link/URLВибір дисциплін на 2025-2026 навчальний рік

      • Link/URLВибір дисциплін на 2024-2025 навчальний рік

      • ForumНовини сайту

      • Link/URLІнструкція - основи роботи з системою Moodle

      • Link/URLЦИВІЛЬНИЙ ЗАХИСТ

      • VerzeichnisНормативна база СЕЗН

      • Link/URLВідновлення пароля

      • DateiПам’ятка для користувача системи Moodle

      • DateiСистема оцінки курсу

      • FeedbackОцінка якості курсу

    • Meine Kurse

    • Kurse

      • Факультети, кафедри

        • Біологічний факультет

        • Економічний факультет

        • Журналістики факультет

        • Інженерний навчально-науковий інститут ім. Ю.М. По...

        • Іноземної філології факультет

        • Математичний факультет

          • Кафедра загальної математики

          • Кафедра загальної та прикладної фізики

          • Кафедра комп'ютерних наук

            • archive

            • Комп’ютерна графіка

            • Системи управління базами даних

            • Методика позашкільної роботи з інформатики

            • Інноваційні методи викладання комп’ютерних дисциплін

            • Системи виявлення вторгнень (Кудін О.В.)

            • Курсова робота з дисципліни "Об`єктно-орієнтоване ...

            • Методи тестування на проникнення та моделювання атак

            • Інтернет сервіси в освітній діяльності

            • Кібербезпека штучного інтелекту

            • Управління ризиками інформаційної безпеки

            • Штучний інтелект у кібербезпеці: захист і атаки

            • Python для аналізу даних

              • Allgemeines

              • Теоретичні матеріали

              • Лабораторні роботи

              • Контроль знань

          • Кафедра прикладної математики і механіки

          • Кафедра програмної інженерії

          • Кафедра фундаментальної та прикладної математики

          • Практична підготовка математичного факультету

          • Інформація, Статистика Математичного факультету

        • Менеджменту факультет

        • Соціальної педагогіки та психології факультет

        • Соцiологiї та управлiння факультет

        • Факультет історії та міжнародних відносин

        • Факультет фізичного виховання, здоров'я та туризму

        • Філологічний факультет

        • Юридичний факультет

      • Аспірантура

      • Науково-технічна позашкільна освіта

      • Підготовчі курси до ЗНО

      • Адміністративний розділ

      • Центр післядипломної освіти та професійних кваліфі...

      • Школа педагогічної майстерності

  • Schließen
    Toggle search input
  • Deutsch ‎(de_old)‎
    • Русский ‎(ru)‎
    • Українська ‎(uk)‎
    • Deutsch ‎(de_old)‎
    • English ‎(de)‎
    • English ‎(en)‎
    • Español - Internacional ‎(es)‎
    • Français ‎(fr)‎
    • Italiano ‎(it)‎
    • Polski ‎(pl)‎
  • Log in

Python для аналізу даних

Schließen
Toggle search input
Вибір дисциплін Einklappen Ausklappen
Вибір дисциплін Einklappen Ausklappen
Обрати дисципліни Статистика вибору дисциплін ВМУ Результати вибору дисциплін
  1. Home
  2. Kurse
  3. Факультети, кафедри
  4. Математичний факультет
  5. Кафедра комп'ютерних наук
  6. Python для аналізу даних
  7. Теоретичні матеріали

Blöcke

Section outline

    • 01 Огляд можливостей пакета Pandas
      01.04.03. Перегляд та аналіз даних
      01.04.04. Доступ до даних (індексація)
      01.04.05. Операції з даними
      01.04.06. Агрегування та групування
      01.04.08. Об'єднання DataFrame
      01.04.09. Робота з датами
      01.04.10. Візуалізація даних
      02. Перевірка статистичних гіпотез
      03 Очищення даних
      04 Візуалізація табличних даних
      05 Обробка текстових даних засобами пакету NLTK
      06 Тематичне моделювання
      07 Збір даних в Інтернеті
      08 Аналіз графів, пакет networkX

      Додаткові матеріали
      09. Prompt Engineering Guide
Data retention summary
Get the mobile app