Перейти к основному содержанию

Блоки

Пропустить Обратная связь

Обратная связь

  • Обратная связьОцінка якості курсу
Пропустить Навигация

Навигация

  • Личный кабинет

    • Домашняя страница

    • Страницы сайта

      • Мои курсы

      • Теги

      • ФайлІнструкція для здобувачів освіти до вибору дисципл...

      • ГиперссылкаВибір дисциплін на 2025-2026 навчальний рік

      • ГиперссылкаВибір дисциплін на 2024-2025 навчальний рік

      • ФорумНовини сайту

      • ГиперссылкаІнструкція - основи роботи з системою Moodle

      • ГиперссылкаЦИВІЛЬНИЙ ЗАХИСТ

      • ПапкаНормативна база СЕЗН

      • ГиперссылкаВідновлення пароля

      • ФайлПам’ятка для користувача системи Moodle

      • ФайлСистема оцінки курсу

      • Обратная связьОцінка якості курсу

    • Мои курсы

    • Курсы

      • 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

              • Общее

              • 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

  • Закрыть
    Изменить данные поисковой строки
  • Русский ‎(ru)‎
    • Русский ‎(ru)‎
    • Українська ‎(uk)‎
    • Deutsch ‎(de_old)‎
    • English ‎(de)‎
    • English ‎(en)‎
    • Español - Internacional ‎(es)‎
    • Français ‎(fr)‎
    • Italiano ‎(it)‎
    • Polski ‎(pl)‎
  • Вход

Python для аналізу даних

Закрыть
Изменить данные поисковой строки
Вибір дисциплін Свернуть Развернуть
Вибір дисциплін Свернуть Развернуть
Обрати дисципліни Статистика вибору дисциплін ВМУ
  1. Главная
  2. Курсы
  3. Факультети, кафедри
  4. Математичний факультет
  5. Кафедра комп'ютерних наук
  6. Python для аналізу даних
  7. Теоретичні матеріали

Блоки

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
Сводка хранения данных
Скачать мобильное приложение