Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай Python for Data Science, а также все другие курсы, прямо сейчас!
Премиум
  • Урок 1. 00:15:09
    Introduction
  • Урок 2. 00:05:32
    Best Coding Practices
  • Урок 3. 00:16:09
    Python & PyCharm (IDE) Configuration
  • Урок 4. 00:18:39
    Demo 1: Data Types & Creating Variables
  • Урок 5. 00:17:30
    Demo 2: Lists/Matrices/Dictionaries
  • Урок 6. 00:16:54
    Demo 3: For-Loops in Python
  • Урок 7. 00:20:00
    Demo 4: If-Else Statements
  • Урок 8. 00:18:04
    Demo 5: Python Libraries for Data Science
  • Урок 9. 00:16:06
    Demo 6: Loading Data in Python
  • Урок 10. 00:14:33
    Demo 7: Data Exploration & Preprocessing
  • Урок 11. 00:19:53
    Demo 8: Random Data Generation (Data Simulation)
  • Урок 12. 00:21:08
    Demo 9: Filtering, Sorting, Grouping
  • Урок 13. 00:15:50
    Demo 10: Descriptive Statistics
  • Урок 14. 00:21:27
    Demo 11: Merging & Joining Datasets
  • Урок 15. 00:13:50
    Demo 12: User Defined Functions (UDF)
  • Урок 16. 00:21:11
    Demo 13: Text Cleaning and Preparation in NLP
  • Урок 17. 00:20:57
    Demo 14: Data Visualization in Python
  • Урок 18. 00:28:16
    Demo 15: Data Sampling (Part 1) - Theory
  • Урок 19. 00:20:34
    Demo 16: Data Sampling (Part 2) - Coding
  • Урок 20. 00:22:49
    Demo 17: A/B Test Results Analysis (Part 1) - Theory
  • Урок 21. 00:17:26
    Demo 18 - A/B Test Results Analysis (Part 2) - Coding