Python for Data Science: Mastering NumPy and Pandas
Master Data Science with Python: Dive into Numpy, Pandas, and Plotly to Transform Data into Insights.
4.0(68)
496 learners
What you'll learn
Understand and create NumPy arrays and differentiate them from Python lists
Learn data manipulation and basic operations with Pandas DataFrames
Explore data visualization techniques using Plotly for creating interactive plots
Acquire skills in advanced data frame operations and SQL integration with Pandas
This course includes
11 hours of video
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Course content
1 modules
• 57 lessons
• 11 hours of video
Python for Data Science: Mastering NumPy and Pandas
57 lessons
• 11 hours
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Python für Data Science #1 - Einleitung11:26
Numpy Tutorial #1 - Arrays erstellen (Python für Data Science)13:20
Numpy Tutorial #2 - Numpy Arrays vs Python Lists (Python für Data Science)15:27
Numpy Tutorial #3 - Datentypen (Python für Data Science)18:01
Numpy Tutorial #4 - Shape erklärt (Python für Data Science)11:33
Numpy Tutorial #5 - Shapes in komplexen Dtypes (Python für Data Science)15:06
Numpy Tutorial #6 - benannte DTypes (Python für Data Science)16:19
Numpy Tutorial #7 - Slicen und Indexierung (Python für Data Science)14:08
Numpy Tutorial #8 - Operationen mit Vektoren und Matrizen (Python für Data Science)19:43
Numpy Tutorial #9 - Ravel und Flatten (Python für Data Science)09:43
Numpy Tutorial #10 - Reshape (Python für Data Science)07:16
Numpy Tutorial #11 - Stacks, Tiles, Konkatenation und Padding (Python für Data Science)10:39
Numpy Tutorial #12 - Zufall in Numpy (Python für Data Science)05:33
Numpy Tutorial #13 - Dateien laden und speichern (Python für Data Science)10:56
Numpy Tutorial #14 - Mehr Möglichkeiten Arrays zu erstellen (Python für Data Science)08:10
Numpy Tutorial #15 - Fancy Operationen (Python für Data Science)15:59
Pandas Tutorial #1 - DataFrames (Python für Data Science)09:17
Pandas Tutorial #2 - Series (Python für Data Science)15:07
Pandas Tutorial #3 - Multiindexierte und normale DataFrames erstellen (Python für Data Science)22:21
Pandas Tutorial #4 - Operationen und Indexierung von DataFrames (Python für Data Science)16:06
Pandas Tutorial #5 - Mehr wichtige Operationen auf DataFrames (Python für Data Science)17:07
Pandas Tutorial #6 - Einfache Statistik (Python für Data Science)10:39
Pandas Tutorial #7 - Reindex vs Zuweisen von Columns (Python für Data Science)09:04
Pandas Tutorial #8 - Fortgeschrittene Indexierung (Python für Data Science)16:16
Pandas Tutorial #9 - Iterieren über Dataframes (Python für Data Science)13:36
Pandas Tutorial #10 - Diskretisierung und Histogramme erstellen bei Floats (Python für Data Science)10:16
Pandas Tutorial #11 - Mehr zu Kategorien (Python für Data Science)18:42
Pandas Tutorial #12 - Konkatenieren von DataFrames (Python für Data Science)13:57
Pandas Tutorial #13 - Merge bei DataFrames (Python für Data Science)17:58
Pandas Tutorial #14 - Gruppieren (Python für Data Science)14:29
Pandas Tutorial #15 - Pivottables erstellen (Python für Data Science)07:18
Pandas Tutorial #16 - Stacking und Unstacking (Python für Data Science)10:53
Pandas Tutorial #17 - DateTime (Python für Data Science)13:48
Pandas Tutorial #18 - Datum und Uhrzeit als Index (Python für Data Science)15:34
Pandas Tutorial #19 - TimeDeltas (Python für Data Science)07:17
Pandas Tutorial #20 - CSV Dateien lesen und schreiben (Python für Data Science)14:01
Pandas Tutorial #21 - SQLalchemy nutzen, um in Datenbanken zu schreiben (Python für Data Science)10:19
Plotly #1 - hübsche Grafiken mit Python erstellen: Daten visualisieren08:34
Plotly #2 - Graph Objects vs Dictionaries09:47
Plotly #3 - Scatter Plots mit Express10:15
Plotly #4 - Scatter Plots mit Fehlern03:17
Plotly #5 - Bar Diagramme mit Express11:58
Plotly #6 - Scatter Matrix - perfekt zum Überblick verschaffen10:32
Plotly #7 - Parallel Graphen11:59
Plotly #8 - Animationen in Scatter Plots und mehr fortgeschrittene Themen12:07
Plotly #9 - Linien und Flächen Plots12:11
Plotly #10 - Kuchen und Sunburst Diagramme14:28
Plotly #11 - Histogramme erstellen10:47
Plotly #12 - Histogramme mit weiterverwendbaren Counts05:39
Plotly #13 - fortgeschrittene Histogramme09:58
Plotly #14 - Templates04:35
Pandas Tutorial #22 - SQLalchemy: aus Datenbanken lesen (Python für Data Science)05:03
Graphen zeichnen | Python10:18
Pandas Tutorial - Performance von loc, iloc, iat und at08:58
Pandas Tutorial #23 - SQLAlchemy nutzen für Datum und Uhrzeit (Python für Data Science)05:57
Pandas Tutorial #24 - SQLalchemy: Datum in Unix Timestamp konvertieren (Python für Data Science)07:55
Data Science: Nutzt keine CSV-Dateien, sondern Feathers!12:57
