DataAnalytics for Beginners

Análisis de datos para principiantes (aprenda con más de 750 programas)

##### Análisis de datos para principiantes ######

Esta aplicación cubre todos los conceptos que los programadores necesitan para desarrollar sus habilidades:

 Contiene más de 750 programas basados ​​en algoritmos y aprendizaje con código fuente.

 Contiene solo el código fuente del programa y las instantáneas de salida (no contiene ninguna teoría, hay muchos libros disponibles sobre teoría).

 Usamos Python Interpreter y bibliotecas para programación de análisis de datos.

 Utilizamos el editor de texto PyCharm, que es popular entre programadores principiantes y profesionales y funciona bien en todos los sistemas operativos.

 Cada capítulo contiene una colección de programas bien planificada y organizada.

 Esta aplicación también será muy útil para principiantes, profesores y formadores de programación de análisis de datos.

 Usamos pequeños nombres de variables o identificadores para una mejor legibilidad en medios digitales como kindle, ipad, tab y mobile.

 Esta aplicación contiene un enfoque mucho más simple para la codificación.

 Se utiliza un enfoque más simple para organizar los programas tanto para principiantes como para profesionales.

-------- CARACTERÍSTICA ----------

- Contiene más de 750 programas tutoriales de análisis de datos con resultados.

- Interfaz de usuario (UI) muy sencilla.

- Ejemplos paso a paso para aprender a programar DataAnalytics.

- Esta aplicación de aprendizaje de DataAnalytics está completamente SIN CONEXIÓN.

- Esta aplicación también contiene enlaces para todas "Nuestras aplicaciones de aprendizaje".

----- Descripción del aprendizaje de análisis de datos -----

[LISTA DE CAPÍTULOS]

1. Introducción a Python, tipos de datos y operadores

2. Selección, iteración y cadenas

3. Lista, tupla, diccionario y conjunto

4. Funciones, funciones, módulos y paquetes de biblioteca

5. Clases y objetos, herencia y manejo de excepciones

6. Función Lambda, comprensión de listas, asignación, filtrado y reducción

7. Introducción a NumPy

8. Creación de matrices y atributos

9. Operaciones aritméticas

10. Indexación y corte

11. Funciones matemáticas

12. Funciones de cadena

13. Funciones estadísticas, de búsqueda y clasificación

14. Indexación y difusión avanzadas

15. Manipulación de matrices

16. Introducción a Matplotlib

17. Gráficos de líneas

18. Gráficos de dispersión

19. Gráficos de barras

20. Gráficos circulares

21. Gráficos de histograma

22. Gráficos de diagramas de caja

23. Personalización de gráficos/gráficos

24. Introducción a los pandas

25. Atributos y métodos de la serie

26. Indexación y corte en series

27. Operaciones en serie

28. Creación y atributos de marcos de datos

29. Indexación, selección y acceso a datos

30. Iteración y operaciones del marco de datos

31. Exportación e importación de marcos de datos

32. Operaciones estadísticas

33. Manejo de datos faltantes

34. Combinar y agrupar marcos de datos

35. Trazar gráficos con DataFrame

------- Sugerencias invitadas -------

Envíe sus sugerencias sobre esta aplicación de aprendizaje de DataAnalytics por correo electrónico a [email protected].

##### Le deseamos todo lo mejor !!! #####