DataAnalytics para iniciantes (aprenda com mais de 750 programas)
##### Análise de dados para iniciantes ######
Este aplicativo cobre todos os conceitos que os programadores precisam para desenvolver suas habilidades:
Contém mais de 750 programas baseados em aprendizagem e algoritmos com código-fonte.
Contém apenas o código-fonte dos programas e instantâneos de saída (não contém nenhuma teoria, para teoria existem muitos livros disponíveis).
Usamos interpretador Python e bibliotecas para programação de DataAnalytics.
Usamos o editor de texto PyCharm, que é popular entre programadores iniciantes e profissionais e funciona bem em todos os sistemas operacionais.
Cada capítulo contém uma coleção de programas bem planejada e organizada.
Este aplicativo também será muito útil para iniciantes, professores e treinadores de programação DataAnalytics.
Utilizamos pequenos nomes de variáveis ou identificadores para melhor legibilidade em mídias digitais como kindle, ipad, tab e mobile.
Este aplicativo contém uma abordagem muito mais simples para codificação.
Uma abordagem mais simples é usada para organizar os programas tanto para iniciantes quanto para profissionais.
-------- RECURSO ----------
- Contém mais de 750 programas tutoriais de DataAnalytics com saída.
- Interface de usuário (IU) muito simples.
- Exemplos passo a passo para aprender Programação DataAnalytics.
- Este aplicativo DataAnalytics Learning está completamente OFFLINE.
- Este aplicativo também contém links para todos os "Nossos aplicativos de aprendizagem".
----- Descrição do aprendizado de DataAnalytics -----
[LISTA DE CAPÍTULOS]
1. Introdução ao Python, tipos de dados e operadores
2. Seleção, Iteração e Strings
3. Lista, tupla, dicionário e conjunto
4. Funções de biblioteca, funções, módulos e pacotes
5. Classes e objetos e herança e tratamento de exceções
6. Função Lambda, compreensão de lista, mapa, filtro e redução
7. Introdução ao NumPy
8. Criação e atributos de array
9. Operações Aritméticas
10. Indexação e fatiamento
11. Funções Matemáticas
12. Funções de string
13. Funções estatísticas, de pesquisa e classificação
14. Indexação e transmissão avançada
15. Manipulação de matriz
16. Introdução ao Matplotlib
17. Gráficos de linhas
18. Gráficos de dispersão
19. Gráficos de barras
20. Gráficos de pizza
21. Gráficos de histograma
22. Gráficos de caixa
23. Personalização de gráficos/gráficos
24. Introdução aos pandas
25. Atributos e métodos da série
26. Indexação e divisão em série
27. Operações em série
28. Criação e atributos de DataFrame
29. Indexação, seleção e acesso a dados
30. Iteração e operações do DataFrame
31. Exportação e importação de DataFrame
32. Operações Estatísticas
33. Tratamento de dados ausentes
34. Combinando e agrupando DataFrames
35. Traçando gráficos com DataFrame
------- Sugestões convidadas -------
Envie suas sugestões sobre este aplicativo DataAnalytics Learning por e-mail para atul.soni09@gmail.com.
##### Desejamos-lhe tudo de melhor !!! #####