Talkpython
Talk Python Training - это ведущая онлайн-тренинговая компания, основанная в 2016 году с явной целью обеспечения высококачественного, глубоко технического обучения Python.
Продолжительность
3 ч 31 мин
Категория
Python
Количество уроков
116 Видео
Дата добавления
3 нояб. 2021 г., 19:16
Язык
Английский
Если вы работаете с Excel и когда-либо думали - «должен быть способ лучше», то этот курс для вас! Excel уже много лет используется для автоматизации и поддержки предприятий, а также для решения проблем бизнес-пользователей. Но есть много недостатков в том, чтобы так сильно полагаться на Excel при обработке данных. В этом курсе вы увидите, как современные библиотеки Python для науки о данных позволят вам решать те же проблемы, избегая ловушек и ограничений, присущих Excel.
Этот курс научит вас использовать Python для замены утомительных и подверженных ошибкам действий в Excel. Этот курс предназначен для быстрого накопления ваших знаний о Python и pandas, чтобы вы могли использовать всю мощь и эффективность Python в своей повседневной работе. Этот курс уникален тем, что он показывает общие задачи Excel и переводит их в код Python.
Если вам когда-либо было любопытно, как Python может немедленно повлиять на вашу повседневную работу, но вы не знали, с чего начать - этот курс для вас!
Какие темы освещаются
- Узнайте о типичных проблемах Excel и о том, что Python является лучшей альтернативой для многих задач.
- Ознакомьтесь со всеми шагами, необходимыми для установки Python и настройки вашего рабочего пространства.
- Создавайте и используйте среды Conda
- Узнайте о специальных приемах Windows для эффективной работы с Python
- Узнайте, как Jupyter может быть оптимизированной средой для работы с данными
- Узнайте о pandas DataFrame и о том, как использовать его для анализа данных
- Используйте pandas для чтения в файлах CSV и Excel
- Эффективно очищайте и обрабатывайте большие наборы данных
- Выполняйте математические операции с pandas
- Узнайте, как работать с датами и другими типами данных в pandas
- Группируйте и суммируйте большие наборы данных с помощью мощных команд pandas, таких как groupby и pivot_table
- Объедините данные путем слияния и объединения нескольких DataFrames
- Чтение файлов нескольких типов и создание отформатированных книг Excel
- И многое другое
Посмотреть больше
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
-
Урок 1. 00:01:46Welcome!
-
Урок 2. 00:01:29Challenges of Excel
-
Урок 3. 00:01:47Where do Excel errors come from?
-
Урок 4. 00:01:26Why Python?
-
Урок 5. 00:01:03Course topics
-
Урок 6. 00:00:10Get the source
-
Урок 7. 00:00:35Meeting your instructor
-
Урок 8. 00:01:01Python concepts you'll need
-
Урок 9. 00:00:49Working on Windows
-
Урок 10. 00:00:12Downloading miniconda
-
Урок 11. 00:00:38Installing miniconda
-
Урок 12. 00:00:23Launching miniconda
-
Урок 13. 00:01:52Creating a conda environment
-
Урок 14. 00:00:50Conda quick reference
-
Урок 15. 00:00:51Getting organized
-
Урок 16. 00:01:01Recommended file structure
-
Урок 17. 00:00:21Launching Jupyter notebooks
-
Урок 18. 00:00:43Auto launch Conda env with Windows terminal
-
Урок 19. 00:01:05Create a project with cookiecutter
-
Урок 20. 00:00:59Launching Jupyter notebooks
-
Урок 21. 00:00:45Organizing within the notebook
-
Урок 22. 00:00:49Data compatible with Pandas
-
Урок 23. 00:00:40Where does excel fit in?
-
Урок 24. 00:00:49Intro to pandas
-
Урок 25. 00:01:13Pandas DataFrame vs Excel worksheets
-
Урок 26. 00:00:47Understanding initial data introduction
-
Урок 27. 00:04:13Demo: Understanding initial data
-
Урок 28. 00:00:31Concept: Understanding your dataframe
-
Урок 29. 00:03:14Working with column names
-
Урок 30. 00:02:43Diving into the data
-
Урок 31. 00:03:00Working with multiple columns
-
Урок 32. 00:01:12Concept: Working with columns
-
Урок 33. 00:07:47Working with column names
-
Урок 34. 00:00:48Concept: Selecting rows and columns
-
Урок 35. 00:02:15Advanced autocomplete and help
-
Урок 36. 00:00:32What is data wrangling?
-
Урок 37. 00:00:59Pandas data types
-
Урок 38. 00:01:45Walk through of data types in Excel
-
Урок 39. 00:03:23Pandas' dt, the date time accessor
-
Урок 40. 00:04:23String and math manipulations
-
Урок 41. 00:00:45Concept: Filtering data
-
Урок 42. 00:04:39Examples of boolean filtering in pandas
-
Урок 43. 00:03:54Filtering by dates
-
Урок 44. 00:01:40Concept: Filtering and cleaning text and dates
-
Урок 45. 00:01:00Aggregating merging grouping intro
-
Урок 46. 00:01:05Examples of aggregation in excel
-
Урок 47. 00:08:44Examples of aggregation in pandas
-
Урок 48. 00:00:37Concept: Pandas groupby
-
Урок 49. 00:01:34Concept: Pivot tables and crosstab
-
Урок 50. 00:04:43Pivot table and crosstab
-
Урок 51. 00:02:16Merging data in Excel
-
Урок 52. 00:05:36Merging data in Pandas
-
Урок 53. 00:00:31Concept: Appending data
-
Урок 54. 00:00:30Intro to I/O
-
Урок 55. 00:03:58Reading non-tabular Excel files
-
Урок 56. 00:04:53Reading Excel and converting data types
-
Урок 57. 00:00:41Reading Excel summary
-
Урок 58. 00:02:30Demo: Simple Excel saves
-
Урок 59. 00:02:07Demo: Multi-sheet Excel workbooks
-
Урок 60. 00:02:26Demo: Complex Excel saves
-
Урок 61. 00:00:26Excel writer summary
-
Урок 62. 00:00:46Excel fails at reading this large file
-
Урок 63. 00:01:57Pandas loves large files
-
Урок 64. 00:00:36Case study introduction
-
Урок 65. 00:00:44Environment setup
-
Урок 66. 00:00:29Excel file intro
-
Урок 67. 00:01:28Notebook setup for file reading
-
Урок 68. 00:04:00Commission rate calculations
-
Урок 69. 00:00:55Summary results lead to more questions
-
Урок 70. 00:01:51Combining customer sales reps
-
Урок 71. 00:02:47Cleaning up region
-
Урок 72. 00:02:01Merging sales reps
-
Урок 73. 00:04:33Cleaned, joined file
-
Урок 74. 00:00:36Excel file review
-
Урок 75. 00:00:32Process review
-
Урок 76. 00:00:50Excel invoice files
-
Урок 77. 00:01:38Excel customer invoice files
-
Урок 78. 00:03:07Product commission scenarios
-
Урок 79. 00:02:47Product commission variable amounts
-
Урок 80. 00:03:19Commission state adjustments
-
Урок 81. 00:02:12Final Excel report
-
Урок 82. 00:01:31Wrapping up
-
Урок 83. 00:01:15Excel challenges
-
Урок 84. 00:00:52Conda review
-
Урок 85. 00:01:29File structure for Jupyter
-
Урок 86. 00:01:06DataFrame summary
-
Урок 87. 00:01:26Data wrangling
-
Урок 88. 00:01:34Grouping and joining data
-
Урок 89. 00:00:40File I/O
-
Урок 90. 00:01:17Practical example
-
Урок 91. 00:01:03Thank you and next steps
-
Урок 92. 00:01:26Concept: The shape of a program
-
Урок 93. 00:00:51Concept: Variables
-
Урок 94. 00:01:47Concept: Truthiness
-
Урок 95. 00:01:25Concept: If else
-
Урок 96. 00:01:32Concept: Complex conditionals
-
Урок 97. 00:01:41Concept: for-in
-
Урок 98. 00:01:00Concept: Calling functions
-
Урок 99. 00:01:34Concept: Creating functions
-
Урок 100. 00:01:20Concept: File I/O
-
Урок 101. 00:02:00Concept: Imports and importing modules
-
Урок 102. 00:01:54Concept: Python package index
-
Урок 103. 00:02:26Concept: pip
-
Урок 104. 00:03:54Concept: Virtual environments
-
Урок 105. 00:02:54Concept: Slicing
-
Урок 106. 00:01:44Concept: Tuples
-
Урок 107. 00:01:44Concept: Named tuples
-
Урок 108. 00:02:01Concept: Classes
-
Урок 109. 00:01:45Concept: objects vs. classes
-
Урок 110. 00:01:50Concept: Inheritance
-
Урок 111. 00:00:54Concept: Polymorphism
-
Урок 112. 00:02:31Concept: Dictionaries
-
Урок 113. 00:02:39Concept: Error handling
-
Урок 114. 00:02:09Concept: lambdas
-
Урок 115. 00:02:58Concept: list comprehensions
-
Урок 116. 00:00:47Concept: Want more foundational Python?
Автор - Talkpython
Категории
Комментарии
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Другие материалы в этой категории
udemy
1 мар. 2020 г., 11:04
Анализ данных с помощью Pandas и Python
Data Analysis with Pandas and Python
Быстро и легко анализируйте данные с помощью мощной библиотеки pandas! Все наборы данных включены --- начинающие приветствуются!
udemy
29 дек. 2021 г., 02:10
Python Мастер-класс по Анализу и Визуализации Данных 2022
Python Data Analysis & Visualization Masterclass
Добро пожаловать на (как мне кажется) лучший веб-курс по Pandas, Matplotlib, Seaborn! Этот курс повысит ваши навыки работы с данными, чтобы помочь вам в карьерном росте в области науки о данных, машинного обучения, финансов, веб-разработки или любой другой области, смежной с технологиями.
Статистичеcкий анализ c NumPy, Pandas
Это курс для всех, кто желает освоить Науку о данных. Наука о данных состоит из нескольких приложений – сфер наук, которые выстраиваются в пирамиду. Чтобы работать с самыми разными ее слоями, стоит сформировать понимание всех основополагающих, и в этом курсе речь пойдет о разделах подготовки, очистки, аналитики.
zerotomastery.io
5 окт. 2022 г., 16:18
Бизнес-аналитика с Excel
Business Intelligence with Excel
Единственный курс, который вам нужен, чтобы начать свою карьеру в качестве Data Professional! Научитесь осваивать встроенные мощные инструменты Excel, включая Power Query, Power Pivot Tables, моделирование данных, DAX и многое другое. Станьте бизнес-аналитиком и получите работу в 2022 году.