Introduzione a Python con la libreria datascience

Principiante
Data scientist
Studente
Azure

Informazioni sulla programmazione e sui tipi di dati in Python

Il corso di UC Berkeley sulle nozioni di base di data science combina tre prospettive: pensiero inferenziale, pensiero computazionale e rilevanza del mondo reale. A partire da dati generati da un fenomeno del mondo reale, in che modo si possono analizzare tali dati per comprendere il fenomeno? Il corso illustra i concetti e le competenze fondamentali per la programmazione di computer e l'inferenza statistica, in combinazione con l'analisi pratica di set di dati reali, tra cui dati economici, raccolte di documenti, dati geografici e social network. Affronta anche le problematiche sociali correlate all'analisi dei dati, ad esempio privacy e progettazione.

Prodotto in collaborazione con la University of California, Berkeley - Ani Adhikari e John Denero con il contributo di David Wagner Computational and Inferential Thinking.

Contenuto del modulo:

  • Scrivere espressioni aritmetiche e chiamate di funzione di base in Python.
  • Identificare il tipo di dati corretto per ogni oggetto.
  • Creare e modificare sequenze diverse.
  • Esporre a e lavorare con numerose operazioni aritmetiche di funzioni numpy (np) sulle matrici.

Prerequisiti

Nessuno