Embark on a comprehensive journey into data analysis with Python and Pandas. Learn to set up Anaconda and Jupyter Lab on macOS and Windows, navigate Jupyter Lab's interface, and execute code cells.
Foundations of Data Analysis with Pandas and Python
Foundations of Data Analysis with Pandas and Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Analysis with Pandas and Python
Instructeur : Packt - Course Instructors
Inclus avec 
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4.8
(13 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
9 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Explain how to navigate and utilize Jupyter Lab for Python programming.
Write Python code, including functions and data structures.
Manipulate and analyze data using Pandas Series and DataFrames.
Apply data cleaning and sorting techniques to prepare datasets for analysis.
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Évaluations
4 devoirs
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Il y a 3 modules dans ce cours
In this module, we will guide you through the initial setup required for this course, including installing the Anaconda distribution on both macOS and Windows, and creating Python environments using Anaconda Navigator. You'll also learn to unpack the provided course materials, navigate the Jupyter Lab interface, execute code cells, and import necessary libraries to get you started on your data analysis journey.
Inclus
8 vidéos2 lectures1 devoir
In this module, we will cover the essentials of Python programming, starting with the use of comments to enhance code readability. You'll gain familiarity with Python's basic data types, operators, variables, and built-in functions, laying the groundwork for effective coding. We will delve into custom functions, string methods, lists, indexing and slicing, dictionaries, and classes to build your programming skills. Finally, you will learn to navigate and use Python libraries within Jupyter Lab, a critical skill for data analysis.
Inclus
12 vidéos1 devoir
In this module, we will explore the creation and manipulation of Pandas Series objects from different data sources like lists and dictionaries. We will delve into essential methods and attributes of Series, understand the use of parameters and arguments, and learn techniques to import data into Series using 'pd.read_csv'. Additionally, we will cover methods for inspecting, sorting, and extracting Series values, along with advanced operations like broadcasting and applying functions to Series elements.
Inclus
21 vidéos1 lecture2 devoirs
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Statut : [object Object]
Duke University
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