Salta al contenido principal

Bloques

Salta Retroalimentación

Retroalimentación

  • Módulo de encuestaОцінка якості курсу
Salta Navegación

Navegación

  • Área personal

    • Página principal del sitio

    • Páginas del sitio

      • Mis cursos

      • Marcas

      • ArchivoІнструкція для здобувачів освіти до вибору дисципл...

      • URLВибір дисциплін на 2025-2026 навчальний рік

      • URLВибір дисциплін на 2024-2025 навчальний рік

      • ForoНовини сайту

      • URLІнструкція - основи роботи з системою Moodle

      • URLЦИВІЛЬНИЙ ЗАХИСТ

      • CarpetaНормативна база СЕЗН

      • URLВідновлення пароля

      • ArchivoПам’ятка для користувача системи Moodle

      • ArchivoСистема оцінки курсу

      • EncuestaОцінка якості курсу

    • Mis cursos

    • Cursos

      • 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

            • Сучасні інформаційні технології перекладу

            • Освітні вимірювання

            • Теорія інформації та кодування даних

            • Сучасні інформаційні системи і технології

            • Науково-дослідницька практика (ОНП)_4 семестр

            • Виробнича практика (ОНП 2024) 2 семестр

            • Курсова робота з дисципліни «Бази даних та інформа...

            • Сучасні мови програмування

            • Комп`ютерні мережі

            • Підготовка кваліфікаційної роботи магістра (ОНП)

            • Методи та технології розроблення цифрових двійників

            • Python для аналізу даних

              • General

              • Теоретичні матеріали

              • Лабораторні роботи

              • Контроль знань

              • Рекомендована література

          • 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

  • Cerrar
    Selector de búsqueda de entrada
  • Español - Internacional ‎(es)‎
    • Русский ‎(ru)‎
    • Українська ‎(uk)‎
    • Deutsch ‎(de_old)‎
    • English ‎(de)‎
    • English ‎(en)‎
    • Español - Internacional ‎(es)‎
    • Français ‎(fr)‎
    • Italiano ‎(it)‎
    • Polski ‎(pl)‎
  • Entrar

Python для аналізу даних

Cerrar
Selector de búsqueda de entrada
Вибір дисциплін Colapsar Expandir
Вибір дисциплін Colapsar Expandir
Обрати дисципліни Статистика вибору дисциплін ВМУ
  1. Inicio
  2. Cursos
  3. Факультети, кафедри
  4. Математичний факультет
  5. Кафедра комп'ютерних наук
  6. Python для аналізу даних
  7. Теоретичні матеріали

Bloques

Perfilado de sección

    • 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
Resumen de retención de datos
Descargar la app para dispositivos móviles