Основы науки данных с Python, Jupyter и R

Данными движет современное принятие решений, но начинающие специалисты по обработке данных могут почувствовать себя обманутыми, когда выбирают между языками и инструментами. Этот текстовый курс пошагово проложит вам путь через две самые мощные экосистемы в области обработки данных: Python и R. Обучение обоим инструментам позволит вам гибко решать любые задачи, связанные с данными, используя лучший инструмент для выполнения работы. Вы превратитесь из абсолютного новичка в уверенного аналитика данных, способного готовить наборы данных и выполнять исследовательский анализ данных. Вы узнаете, как настроить среды, писать чистый код и эффективно представлять свои результаты. Что вы узнаете: - Понимание основной терминологии, рабочих процессов и основных концепций науки данных. - Настройка и навигация в Jupyter Notebooks для интерактивной разработки на Python. - Написать чистый код Python с использованием современных библиотек данных для манипуляции данными. - Освоить RStudio и экосистему tidyverse для структурированного анализа данных в R. - Создать четкие визуализации данных, чтобы передать шаблоны и идеи. - Генерировать воспроизводимые отчеты о данных с использование R Markdown и современных стандартов документации. - Применять передовые методы организации кода и управления средой. Курс начинается с основных определений и настройки среды, обеспечивая понимание теории, лежащей в основе инструментов, до написания первой строки кода. Затем вы пройдете практические, письменные учебники и упражнения по кодированию, которые построят ваши навыки как в Python, так и в R, кульминацией которых станет создание профессиональных, воспроизводимых отчетов о данных. Этот курс разработан специально для начинающих без предыдущего опыта программирования или науки о данные. Любой, кто хочет построить универсальный технический фундамент в анализе данных найдет это руководство доступным и практичным. Начните читать сегодня, чтобы построять свой двуязычный набор инструментов науки данных.