Podstawy uczenia maszynowego – biblioteka pandas

Opis

Kurs w liczbach:

• Liczba zadań praktycznych w kursie: 27 zadań
• Liczba minut materiału video:
• Liczba stron materiałów pdf:
• Poziom trudności: Średniozaawansowany 
• Szacowany czas uczenia kursu: 20h

Co uzyskujesz w ramach kursu: 

• Dostęp do środowiska programistycznego w przeglądarce wraz z systemem automatycznego testowania programów przez 12 miesięcy od zakupu kursu 
• Nielimitowany dostęp do materiałów video prezentujących sposób rozwiązania zadania wraz z omówieniem 
• Nielimitowany dostęp do materiałów teoretycznych pdf wprowadzających w tematykę zadań praktycznych 
• Nielimitowany dostęp do testowych programów w ramach wykonywanych zadań na platformie  
• Imienny certyfikat ukończenia kursu (warunek wykonania poprawnie min. 85% zadań przewidzianych w kursie) 

Zawartość kursu:

1. Biblioteka Pandas
   • Tworzenie obiektu DataFrame
   • Dodawanie serii do obiektu DataFrame
   • Wczytywanie danych typu CSV
   • Operacje na wierszach
   • Operacje na kolumnach
   • Modyfikacja nagłówków i transpozycja
   • Wczytywanie danych typu XLS
   • Modyfikacja formatu daty
2. Wstępne przetwarzanie danych – Preprocesing
   • Wczytanie danych z pliku CSV
   • Wczytywanie danych bez nagłówka
   • Uzupełnianie brakujących danych (metoda „Most Frequent”)
   • Uzupełnianie brakujących danych (metoda średniej)
   • Uzupełnianie brakujących danych (metody Bfill i Ffill)
   • Usuwanie pustych wartości
   • Label Encoder
   • MinMaxScaler
   • StandardScaler
3. Wizualizacja danych 
   • Narysowanie wykresu funkcji liniowej
   • Narysowanie wykresu na podstawie wczytanych danych
   • Narysowanie subplotów
   • Znalezienie minium datasetu
   • Wylicznie średniej datasetu
   • Znalezienie maksimum datasetu
   • Wyliczenie standardowego odchylenia
   • Wylicznie kwartyli
   • Wizualizacja datasetu irys
   • Wykres na podstawie datasetu