Перейти до головного вмісту

Блоки

Пропустити Зворотний зв'язок

Зворотний зв'язок

  • Зворотний зв’язокОцінка якості курсу
Пропустити Навігація

Навігація

  • Інформаційна панель

    • Домашня сторінка

    • Сторінки сайту

      • Мої курси

      • Мітки

      • ФайлІнструкція для здобувачів освіти до вибору дисципл...

      • URL (веб-посилання)Вибір дисциплін на 2026-2027 навчальний рік

      • URL (веб-посилання)Вибір дисциплін на 2025-2026 навчальний рік

      • URL (веб-посилання)Вибір дисциплін на 2024-2025 навчальний рік

      • ФорумНовини сайту

      • URL (веб-посилання)Інструкція - основи роботи з системою Moodle

      • URL (веб-посилання)ЦИВІЛЬНИЙ ЗАХИСТ

      • ТекаНормативна база СЕЗН

      • URL (веб-посилання)Відновлення пароля

      • ФайлПам’ятка для користувача системи Moodle

      • ФайлСистема оцінки курсу

      • Зворотний зв’язокОцінка якості курсу

    • Мої курси

    • Курси

      • 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

            • Методи контейнеризації та масштабування комп'ютерн...

            • Архітектура комп'ютерних систем

            • Інформаційна безпека держави

            • Нормативно-правове забезпечення інформаційної безпеки

            • Діджитал-інструменти в комерційній діяльності

            • Архітектура обчислювальних систем (ОПП Комп’ютерне...

            • Сучасні методи машинного навчання

            • Безпека інформаційно-комунікаційних систем

            • Сучасні інформаційні технології перекладу

            • Освітні вимірювання

            • Теорія інформації та кодування даних

            • Python для аналізу даних

              • Загальне

              • 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

      • Відділ доуніверситетської підготовки, профорієнтац...

      • Адміністративний розділ

      • Центр післядипломної освіти та професійних кваліфі...

      • Школа педагогічної майстерності

  • Українська ‎(uk)‎
    • Русский ‎(ru)‎
    • Українська ‎(uk)‎
    • Deutsch ‎(de_old)‎
    • English ‎(de)‎
    • English ‎(en)‎
    • Español - Internacional ‎(es)‎
    • Français ‎(fr)‎
    • Italiano ‎(it)‎
    • Polski ‎(pl)‎
  • Вхід

Python для аналізу даних

Вибір дисциплін Згорнути Розгорнути
Вибір дисциплін Згорнути Розгорнути
Обрати дисципліни Статистика вибору дисциплін ВМУ
  1. Курси
  2. Факультети, кафедри
  3. Математичний факультет
  4. Кафедра комп'ютерних наук
  5. Python для аналізу даних
  6. Теоретичні матеріали

Теоретичні матеріали

Блоки

Схема розділу

    • 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
Підсумок збереження даних
Завантажте мобільний додаток