DataAnalytics for Beginners

DataAnalytics pour les débutants (apprentissage par plus de 750 programmes)

##### DataAnalytics pour les débutants ######

Cette application couvre tous les concepts dont les programmeurs ont besoin pour développer leurs compétences :

 Contient plus de 750 programmes d'apprentissage et basés sur des algorithmes avec code source.

 Contient uniquement le code source du programme et les instantanés de sortie (il ne contient aucune théorie, pour la théorie il existe de nombreux livres disponibles).

 Nous utilisons l'interpréteur Python et les bibliothèques pour la programmation DataAnalytics.

 Nous utilisons l'éditeur de texte PyCharm, qui est populaire parmi les programmeurs débutants et professionnels et qui fonctionne bien sur tous les systèmes d'exploitation.

 Chaque chapitre contient une collection de programmes bien planifiés et organisés.

 Cette application sera également très utile pour les débutants, les enseignants et les formateurs en programmation DataAnalytics.

 Nous utilisons de petits noms de variables ou d'identifiants pour une meilleure lisibilité dans les médias numériques comme Kindle, iPad, Tab et mobile.

 Cette application contient une approche beaucoup plus simple du codage.

 Une approche plus simple est utilisée pour organiser les programmes pour les débutants comme pour les professionnels.

-------- FONCTIONNALITÉ ----------

- Contient plus de 750 programmes didacticiels DataAnalytics avec sortie.

- Interface utilisateur (UI) très simple.

- Exemples étape par étape pour apprendre la programmation DataAnalytics.

- Cette application d'apprentissage DataAnalytics est complètement HORS LIGNE.

- Cette application contient également des liens vers toutes « nos applications d'apprentissage ».

----- Description de l'apprentissage DataAnalytics -----

[LISTE DES CHAPITRES]

1. Introduction à Python, types de données et opérateurs

2. Sélection, itération et chaînes

3. Liste, tuple, dictionnaire et ensemble

4. Fonctions, fonctions, modules et packages de la bibliothèque

5. Classes et objets, héritage et gestion des exceptions

6. Fonction Lambda, compréhension de liste, cartographie, filtre et réduction

7. Introduction à NumPy

8. Création de tableaux et attributs

9. Opérations arithmétiques

10. Indexation et découpage

11. Fonctions mathématiques

12. Fonctions de chaîne

13. Fonctions statistiques, de recherche et de tri

14. Indexation et diffusion avancées

15. Manipulation du tableau

16. Introduction à Matplotlib

17. Graphiques linéaires

18. Graphiques à nuages ​​de points

19. Graphiques à barres

20. Graphiques circulaires

21. Graphiques histogrammes

22. Graphiques à moustaches

23. Personnalisation des tracés/graphiques

24. Présentation des pandas

25. Attributs et méthodes de la série

26. Indexation et découpage en série

27. Opérations en série

28. Création et attributs de DataFrame

29. Indexation, sélection et accès aux données

30. Itération et opérations DataFrame

31. Exportation et importation de DataFrame

32. Opérations statistiques

33. Gestion des données manquantes

34. Combinaison et regroupement de DataFrames

35. Tracer des graphiques avec DataFrame

------- Suggestions invitées -------

Veuillez envoyer vos suggestions concernant cette application d'apprentissage DataAnalytics par e-mail à [email protected].

##### Nous vous souhaitons le meilleur !!! #####