Podstawy nauki o danych z Pythonem, Jupyter i R

Dane są siłą napędową nowoczesnego podejmowania decyzji, ale rozpoczęcie pracy z danymi może wydawać się przytłaczające przy wyborze języków i narzędzi.Ten kurs tekstowy prowadzi krok po kroku przez dwa najpotężniejsze ekosystemy w nauce o danych: Python i R. Ucząc się obu, zyskujesz elastyczność, aby sprostać każdemu wyzwaniu związanemu z danymi, używając najlepszego narzędzia do pracy.Zmienisz się z całkowitego początkującego na pewnego analityka danych, zdolnego do przygotowywania zestawów danych, wykonywania eksploracyjnej analizy danych i generowania czystych raportów. Zrozumiesz, jak skonfigurować swoje środowiska, napisać czysty kod i skutecznie przedstawić swoje wyniki.Czego się nauczysz:- Zrozum podstawową terminologię, przepływy pracy i podstawowe pojęcia nauki o danych.- Skonfiguruj i poruszaj się po notatnikach Jupyter do interaktywnego rozwoju Pythona. - Napisz czysty kod Pythona przy użyciu nowoczesnych bibliotek ramek danych do manipulacji danymi. - Master RStudio i ekosystem tidyverse do analizy danych strukturalnych w R. - Twórz przejrzyste wizualizacje danych, aby komunikować wzorce i spostrzeżenia. - Generuj powtarzalne raporty danych za pomocą R Markdown i nowoczesne standardy dokumentacji. - Zastosuj najlepsze praktyki dotyczące organizacji kodu i zarządzania środowiskiem.Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji i konfiguracji środowiska, zapewniając zrozumienie teorii narzędzi przed napisaniem pierwszej linii kodu. Następnie przejdziesz przez praktyczne, pisemne samouczki i ćwiczenia z kodem, które budują twoje umiejętności zarówno w Pythonie, jak i R, a ich kulminacją jest tworzenie profesjonalnych, powtarzalnych raportów danych.Ten kurs jest przeznaczony specjalnie dla początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w programowaniu lub nauce danych. Każdy, kto chce zbudować wszechstronną podstawę techniczną w zakresie analizy danych, znajdzie ten przewodnik dostępny i praktyczny.