Hướng dẫn 250 exercises - data science bootcamp in python - 250 bài tập - bootcamp khoa học dữ liệu trong python

Càng

Đường dẫn học tập được đề xuất

Càng

Nhà phát triển Python:

  • Hơn 200 bài tập - lập trình trong Python - từ A đến Z
  • Hơn 210 bài tập - Thư viện tiêu chuẩn Python - từ A đến Z
  • Hơn 150 bài tập - lập trình theo định hướng đối tượng trong Python - OOP
  • Hơn 150 bài tập-cấu trúc dữ liệu trong Python-thực hành
  • Hơn 100 bài tập - Lập trình Python nâng cao
  • Hơn 100 bài tập - Bài kiểm tra đơn vị trong Python - Khung không nhất quán
  • Hơn 100 bài tập - lập trình Python - Khoa học dữ liệu - Numpy
  • Hơn 100 bài tập - lập trình Python - Khoa học dữ liệu - Gandas
  • Hơn 100 bài tập-Python-Khoa học dữ liệu-Scikit-learn
  • Hơn 250 bài tập - Khoa học dữ liệu Bootcamp trong Python
  • Hơn 110 Bài tập - Python + SQL [SQLite3] - Cơ sở dữ liệu SQLite
  • Hơn 250 câu hỏi - Phỏng vấn xin việc - Nhà phát triển Python

Nhà phát triển SQL:

  • SQL Bootcamp-Bài tập thực hành-SQLite-Phần I
  • SQL Bootcamp-Bài tập thực hành-SQLite-Phần II
  • Hơn 110 Bài tập - Python + SQL [SQLite3] - Cơ sở dữ liệu SQLite
  • Hơn 250 câu hỏi - Phỏng vấn xin việc - Nhà phát triển Python

Nhà phát triển SQL:

  • Hơn 250 câu hỏi - Phỏng vấn xin việc - Nhà phát triển Python
  • Hơn 250 câu hỏi - Phỏng vấn xin việc - Nhà phát triển Python
  • Nhà phát triển SQL:
  • SQL Bootcamp-Bài tập thực hành-SQLite-Phần I

Càng

SQL Bootcamp-Bài tập thực hành-SQLite-Phần II

Càng

Hơn 200 câu hỏi - Phỏng vấn xin việc - Nhà phát triển SQL250 exercises [exercises + solutions] in data science with Python.

Phỏng vấn xin việc & nbsp; sê -ri:

  • Hơn 200 câu hỏi - Phỏng vấn xin việc - Nhà phát triển phần mềm - Git
  • Hơn 200 câu hỏi - Phỏng vấn xin việc - Nhà khoa học dữ liệu
  • Mô tả khóa học
  • Khóa học bao gồm 250 bài tập [bài tập + giải pháp] trong khoa học dữ liệu với Python.
  • scikit-learn
  • Các gói mà bạn sẽ sử dụng trong các bài tập:
  • Numpy

gấu trúc

  • SeaBall
  • âm mưu
  • OpenCV
  • Tensorflow
  • Một số chủ đề bạn sẽ tìm thấy trong các bài tập:
  • Làm việc với các mảng Numpy
  • Làm việc với ma trận
  • Số ngẫu nhiên
  • phân phối bình thường
  • hình ảnh như một mảng numpy
  • Làm việc với đa thức
  • Làm việc với ngày
  • xử lý các giá trị bị thiếu
  • Làm việc với sê -ri Pandas và DataFrames
  • đọc/ghi tệp
  • Làm việc với dữ liệu thị trường chứng khoán
  • Tạo hình ảnh bằng cách sử dụng Seaborn và Plotly
  • Chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình học máy
  • khai thác tính năng

chia dữ liệu thành các bộ tàu và bộ kiểm tra

Giải các hệ phương trình

Sự mô tả

---------------------------------------------------------- --------------------------------

Đường dẫn học tập được đề xuất

---------------------------------------------------------- --------------------------------

Nhà phát triển Python:

  • Hơn 200 bài tập - lập trình trong Python - từ A đến Z

  • Hơn 210 bài tập - Thư viện tiêu chuẩn Python - từ A đến Z

  • Hơn 150 bài tập - Lập trình hướng đối tượng trong Python - OOP

  • Hơn 150 bài tập - Cấu trúc dữ liệu trong Python - Thực hành

  • Hơn 100 bài tập - Lập trình Python nâng cao

  • Hơn 100 bài tập - Bài kiểm tra đơn vị trong Python - Khung Unittest

  • Hơn 100 bài tập - Lập trình Python - Khoa học dữ liệu - Numpy

  • Hơn 100 bài tập - Lập trình Python - Khoa học dữ liệu - Gandas

  • Hơn 100 bài tập - Python - Khoa học dữ liệu - SCIKIT -LEARN

  • Hơn 250 bài tập - Khoa học dữ liệu Bootcamp trong Python

Nhà phát triển SQL:

  • SQL Bootcamp - Bài tập thực hành - SQLite - Phần I

  • SQL Bootcamp - Bài tập thực hành - SQLite - Phần II

---------------------------------------------------------- --------------------------------

Mô tả khóa học

---------------------------------------------------------- --------------------------------

Khóa học bao gồm 250 bài tập [bài tập + giải pháp] trong khoa học dữ liệu với Python.250 exercises [exercises + solutions] in data science with Python.

Các gói mà bạn sẽ sử dụng trong các bài tập:

  • Numpy

  • gấu trúc

  • SeaBall

  • âm mưu

  • scikit-learn

  • OpenCV

  • Tensorflow

Một số chủ đề bạn sẽ tìm thấy trong các bài tập:

  • Làm việc với các mảng Numpy

  • Làm việc với ma trận

  • Số ngẫu nhiên

  • phân phối bình thường

  • hình ảnh như một mảng numpy

  • Làm việc với đa thức

  • Làm việc với ngày

  • xử lý các giá trị bị thiếu

  • Làm việc với sê -ri Pandas và DataFrames

  • đọc/ghi tệp

  • Làm việc với dữ liệu thị trường chứng khoán

  • Tạo hình ảnh bằng cách sử dụng Seaborn và Plotly

  • Chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình học máy

  • khai thác tính năng

  • chia dữ liệu thành các bộ tàu và bộ kiểm tra

  • Giải các hệ phương trình

  • xây dựng mô hình hồi quy và phân loại

  • Làm việc với các mạng thần kinh - Tensorflow và Keras

  • Làm việc với tầm nhìn máy tính - OpenCV

Đây là một bài kiểm tra tuyệt vời cho những người đang học ngôn ngữ Python và đang tìm kiếm những thách thức mới. Khóa học được thiết kế cho những người đã có kiến ​​thức cơ bản về Python và kiến ​​thức về các thư viện khoa học dữ liệu. Bài tập cũng là một bài kiểm tra tốt trước khi phỏng vấn. Nhiều chủ đề phổ biến đã được đề cập trong khóa học này.

Đừng ngần ngại và thực hiện thử thách ngay hôm nay!

Bài Viết Liên Quan

Chủ Đề