Schulungsübersicht

Einführung

  • Modin vs. Dask vs. Ray
  • Überblick über Modin Funktionen und Architektur
  • Pandas-Grundlagen

Erste Schritte

  • Installieren Modin
  • Importieren von Pandas aus Modin
  • Standardeinstellung für Pandas in Modin
  • Unterstützte APIs

Verwalten von Pandas-Workflows mit Modin

  • Verwendung von Modin auf einem einzelnen Knoten
  • Verwendung von Modin in einem Cluster
  • Verbinden mit einer Datenbank (read_sql)
  • Optimieren von Ressourcen für Modin

Interaktion mit Datasets

  • Lesen von Daten, Löschen von Spalten und Suchen von Werten
  • Ausführen von fortgeschrittenen Pandas-Operationen
  • Allgemeine Probleme und Beispiele

Fehlersuche

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit Pandas
  • Python Programmiererfahrung

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
  • Entwickler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (1)

Trainer develops training based on participant's pace

Farris Chua
Kurs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy

Kommende Kurse

Kombinierte Kurse

Data Analysis with Python, Pandas and Numpy

 14 Stunden

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

By the end of this training, participants will be able to:

  • Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
  • Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
  • Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
  • Conduct aggregate operations and analyze time series data.
  • Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
  • Debug and optimize their data analysis code.
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Machine Learning with Python and Pandas

 14 Stunden

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die Pandas zur Durchführung von Vorhersageanalysen mit maschinellem Lernen verwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

  • Datenverarbeitungsvorgänge in Python durchführen.
  • Durchführen von ETL-Operationen für maschinelles Lernen
  • Erstellen von Datenvisualisierungen mit Pandas
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Verwandte Kategorien

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