Aflați cum să utilizați Pandas și Python pentru analiza datelor, curățarea datelor și disputarea datelor. Veți învăța creând proiecte din viața reală în mod interactiv pentru a vă ajuta să faceți următorul pas în cariera în știința datelor.
Aflați mai multe despre proiecte la https://www.datawars.io/freecodecamp
⚠️ Important! Vă încurajăm să încercați mai întâi să rezolvați singur proiectele! Și urmărește soluția după ⚠️
💻 Curs creat de Santiago Basulto de la DataWars.
🔗 Găsiți mai multe proiecte interactive Data Science rezolvate la: https://www.datawars.io
⭐️ Proiecte acoperite ⭐️
⌨️ (0:00:00) Introducere
⌨️ (0:02:22) Practică DataFrames: lucrul cu cuvinte în engleză [🟢 Easy]
Acest proiect se concentrează pe elementele de bază ale Pandas DataFrames, inclusiv înțelegerea structurilor sale și modificarea acestora. Datele pe care le folosim sunt un mare dicționar de cuvinte englezești.
🔗 Rezolvați singur proiectul: https://www.datawars.io/fcc-english-words
⌨️ (0:33:26) Filtrarea și sortarea cu datele Pokemon [🟢 Easy]
Acest proiect se concentrează pe principalele sarcini ale analizei datelor: filtrare și sortare și întrebare/răspuns. Setul de date include informații despre pokemonii din toate generațiile (pentru a-l face mai distractiv!)
🔗 Rezolvați singur proiectul: https://www.datawars.io/fcc-filtering-pokemon
⌨️ (1:24:30) Paradoxul zilei de naștere în NBA [🟡 Intermediate]
Paradoxul zilei de naștere răspunde la întrebarea: de câte persoane ai nevoie în aceeași cameră pentru a avea o probabilitate de cel puțin 50% ca două persoane să împartă ziua de naștere. Răspunsul este uluitor! Veți folosi rezultatele pentru a afla ce echipe din NBA împărtășesc zilele de naștere ale jucătorului.
🔗 Rezolvați singur proiectul: https://www.datawars.io/fcc-birthday-nba
⌨️ (1:55:28) Potrivirea șirurilor prin similitudine folosind distanța Levenshtein [🟡 Intermediate]
Una dintre cele mai dificile sarcini ale curățării datelor este să se ocupe de șiruri. Acest proiect se referă la manipularea șirurilor și tehnici avansate, cum ar fi utilizarea combinatoriei și a distanței Levenshtein pentru a găsi nereguli în numele companiilor.
🔗 Rezolvați singur proiectul: https://www.datawars.io/fcc-string-similarity
⌨️ (2:24:15) Curățarea datelor cu setul de date Google Playstore [🟡 Intermediate]
Un proiect atotcuprinzător care acoperă toate aspectele de curățare a datelor, inclusiv: găsirea și remedierea valorilor nule, valorilor duplicate, valori aberante și multe altele. Datele au fost răzuite din Google Playstore, ceea ce înseamnă că este plin de nereguli. Proiectul se termină cu câteva sarcini de analiză a datelor!
🔗 Rezolvați singur proiectul: https://www.datawars.io/fcc-data-cleaning-playstore
⌨️ (3:18:34) Analiza meciului din Premier League [🔴 Advanced]
Acest proiect crește complexitatea abilităților dvs. de analiză a datelor, deoarece combină curățarea datelor cu unele analize bazate pe operațiuni de grupare. Setul de date provine de la Premier League, liga de fotbal/fotbal de top din Anglia.
🔗 Rezolvați singur proiectul: https://www.datawars.io/fcc-premier-league
⌨️ (3:53:46) Analiza sezonului NBA 2017: alăturare și antrenament în grup [🔴 Advanced]
Acest proiect vă pune la încercare abilitățile de Data Wrangling, cerându-vă să îmbinați diferite cadre de date, să le curățați și să terminați de analizat și de întrebări/răspunsuri. Setul de date conține informații complete despre statisticile NBA 2017.
🔗 Rezolvați singur proiectul: https://www.datawars.io/fcc-nba-analysis
🎉 Mulțumim susținătorilor noștri Campion și Sponsor:
👾 davthecoder
👾 jedi-or-sith
👾 Nangong Qianying
👾 Agustín Kussrow
👾 Îl atrag pe Maneerat
👾 Heather Wcislo
👾 Serhiy Kalinets
👾 Justin Hual
👾 Otis Morgan
—
Învățați să codificați gratuit și obțineți un job de dezvoltator: https://www.freecodecamp.org
Citiți sute de articole despre programare: https://freecodecamp.org/news
Cursuri interesante:
- Tableau pentru știința datelor și vizualizarea datelor – Tutorial pentru cursuri intensive
- Analiza datelor cu Google Stack (SQL, Python, vizualizarea datelor, analiza datelor)
- Manipulare JavaScript DOM – Curs complet pentru începători
- Python pentru bioinformatică – Descoperirea medicamentelor utilizând învățarea automată și analiza datelor
- Introducere în știința datelor – Curs intensiv pentru începători
- Curs intensiv de analiză a datelor: Învățați-vă singur în 30 de zile
- Bootcamp pentru analiști de date pentru începători (SQL, Tableau, Power BI, Python, Excel, Pandas, Projects, mai mult)
- Efecte de pixeli cu JavaScript și HTML Canvas – Tutorial
- Analiza datelor cu Python – Curs complet pentru începători (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
- Tutorial RAG de căutare vectorială – Combinați datele dvs. cu LLM-uri cu căutare avansată