מדע נתונים עם פייתון
המורים שלנו סיימו את האוניברסיטאות המובילות
סקירה כללית
תכנית לימודים מותאמת אישית
בחרו נושא אחד או יותר, ואנו נמצא מורה שיכול לוודא שאתם מוכנים.
גמיש
קח שיעורים רק כאשר אתה צריך אותם - כמה שפחות או כמה שצריך עד שאתה מרגיש בטוח.
שיעור פרטי
אין צורך להכיל תלמידים אחרים. הלמידה מותאמת אישית את הקצב והקושי המושלם שלך כך שאתה תמיד משתפר.
על Python for Data Science
הפופולריות של Python במדעי הנתונים נובעת מהפשטות, הקריאות והמערכת האקולוגית הנרחבת של הספרייה. מדע הנתונים, שמתפרש על פני סטטיסטיקה, למידת מכונה, כריית נתונים וטכנולוגיות ביג דאטה, שואף להפיק תובנות מנתונים מובנים ובלתי מובנים כאחד.
למה לבחור ב-Python למדעי הנתונים?
- ספריות בשפע: Python מתגאה בערימת ספרייה עשירה למניפולציה וניתוח נתונים. זה כולל Pandas למניפולציה של נתונים, Matplotlib להדמיית נתונים ו-Skikit-learn ללמידת מכונה, מה שהופך אותו למערכת כלים מקיפה עבור מדעני נתונים.
- קהילה פעילה: לפייתון יש קהילה תוססת של אנשי מקצוע ומהנדסי נתונים שתורמים באופן פעיל למערכת האקולוגית שלה. זה מביא לשפע של ספריות, מדריכים ומומחיות משותפת, המספקים פתרונות לאתגרים במדעי הנתונים.
- רבגוניות: הרבגוניות של Python משתרעת מעבר למדעי הנתונים וכוללת פיתוח אתרים, אוטומציה, פיתוח תוכנה ועוד, מה שהופך אותו לנכס בעל ערך במקומות עבודה שונים.
- קלות למידה: התחביר הנקי והקריא של Python נגיש למצטרפים חדשים, במיוחד בתחום מדעי הנתונים, שבהם ייתכן שלאנשי מקצוע רבים אין רקע תכנות נרחב.
- יכולות אינטגרציה: Python משתלב בצורה חלקה עם שפות וטכנולוגיות אחרות. הוא יכול להפעיל סקריפטים של R עבור ניתוחים סטטיסטיים מיוחדים, לעבוד ביעילות עם מסדי נתונים של SQL ולשתף פעולה עם C/C++ עבור משימות קריטיות לביצועים.
- יישומים מעשיים: יכולות מדעי הנתונים של Python מוצאות שימוש מעשי בתעשיות מגוונות כמו בריאות, פיננסים, קמעונאות ומחקר מדעי. הוא מכסה מגוון רחב של יישומים, מניתוח חזוי ועד לעיבוד שפה טבעית.
- למידת מכונה ובינה מלאכותית: Python בולטת כשפה המועדפת ללמידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית. הוא מציע ספריות ייעודיות כמו TensorFlow ו- PyTorch עבור רשתות עצביות ואלגוריתמים מתקדמות.
בעולם התאגידים
ענקיות טכנולוגיה בולטות כמו גוגל, פייסבוק ואמזון משתמשות ב-Python לניתוח נתונים ולמידת מכונה. המדרגיות והאופי הידידותי למשתמש הופכים אותו גם לבחירה מתאימה עבור סטארטאפים ועסקים קטנים.
Mastering Python לא רק מצייד אנשים בשפת תכנות אלא גם מספק גישה לארגז כלים רב-תכליתי לניווט בעולם ממוקד נתונים. למיומנות זו יש ערך עצום בכלכלה מונעת נתונים של ימינו.
תיאור
צאו למסע מרגש אל תחום מדעי הנתונים עם קורס Python מקיף זה. מדעי הנתונים כוללים חקירה ופרשנות של נתונים כדי לחלץ תובנות יקרות ערך, תוך שימוש תכוף של למידת מכונה כדי להפוך את יצירת המודלים לאוטומטיים ולשפר את נגישות הנתונים.
קורס זה לא רק מצייד אותך במיומנויות ליצור הדמיות מושכות, אלא גם מתעמק בלמידת מכונה, ומאפשר לך להפוך תהליכי נתונים לאוטומטיים, לחשוף דפוסים ולספק המלצות מושכלות.
מה תלמד
- מיומן בעקרונות SQL חיוניים.
- היכרות עם תחביר Python, כולל פונקציות, לוגיקה, רשימות ולולאות.
- בעל יכולת הדמיית נתונים ובדיקה סטטיסטית.
- בעל ידע בעקרונות הליבה של למידת מכונה.
דרישות
- בימי 13-18
- מתחילים מסורים בתכנות
- מעוניין בעתיד בתחום הטכנולוגיה
- מעוניין בקידום מיומנויות STEM
נושאים
- תולדות אמנות
- ביולוגיה
- חשבון (AB & BC)
- כימיה
- שפה ותרבות סינית
- ממשל ופוליטיקה השוואתית
- מדעי המחשב א
- עקרונות מדעי המחשב
- שפה והרכב אנגלית
- ספרות אנגלית וקומפוזיציה
- מדע סביבתי
- היסטוריה אירופית
- שפה ותרבות צרפתית
- שפה ותרבות גרמנית
- גיאוגרפיה אנושית
- שפה אנגלית בינלאומית
- שפה ותרבות איטלקית
- שפה ותרבות יפנית
- הלטינית
- מקרו כלכלה
- מיקרו - כלכלה
- תורת המוסיקה
- פיזיקה 1: מבוסס אלגברה
- פיזיקה 2: מבוסס אלגברה
- פיזיקה ג': חשמל ומגנטיות
- פיזיקה ג': מכניקה
- פסיכולוגיה
- שפה ותרבות ספרדית
- ספרות ותרבות ספרדית
- סטָטִיסטִיקָה
- סטודיו לאומנות (דו-ממד, תלת-ממד וציור)
- ממשלת ארה"ב ופוליטיקה
- היסטוריית ארצות הברית
- היסטוריה עולמית: מודרנית
שאלות נפוצות של תלמידים על מדעי הנתונים עם Python
ניתן לייחס את הדומיננטיות של Python במדעי הנתונים לאופיו הידידותי למשתמש והתחביר הנקי, מה שהופך אותו לנגיש גם למי שאין לו רקע תכנות. המערכת האקולוגית העשירה של הספרייה שלה, הכוללת כלים חיוניים כמו Pandas, NumPy ו-Matplotlib, מפשטת את מניפולציית הנתונים ומשפרת את יכולות הדמיית הנתונים.
בהחלט, הרבגוניות של Python מאפשרת מעבר חלק מניקוי וניתוח נתונים ללמידת מכונה, והכל בתוך אותה מסגרת. ספריות כגון Scikit-learn, TensorFlow ו- PyTorch מאפשרות מגוון רחב של משימות הקשורות לנתונים.
Python מטפל ביעילות בניהול מערכי נתונים גדולים באמצעות ספריות מיוחדות כמו Dask ו-PySpark, שנועדו לטפל בנתונים המופצים על פני אשכולות מרובים. Dask מאפשר מחשוב מקביל, מה שהופך אותו לאידיאלי עבור משימות מבוזרות, בעוד PySpark, הבנויה על מסגרת Apache Spark, מציעה מדרגיות לעיבוד מערכי נתונים נרחבים. בנוסף, המערכת האקולוגית של Python מספקת כלים לאינטגרציה חלקה עם טכנולוגיות ביג דאטה כגון Hadoop ו-Hive, המאפשרת עבודה יעילה עם מערכי נתונים מסיביים ומאפשרת לאנשי מקצוע בתחום הנתונים להוציא תובנות חשובות.
מיומנות ב-Python צריכה לכלול שיטות סטטיסטיות בסיסיות, כולל סטטיסטיקה תיאורית, התפלגויות הסתברות, בדיקת השערות ומודלי רגרסיה. מינוף ספריות כמו Statsmodels ו- SciPy מפשט את היישום של טכניקות סטטיסטיות אלו.
בדרך כלל, פרויקט מדעי נתונים מתחיל באיסוף נתונים, ואחריו ניקוי נתונים ומניפולציה באמצעות פנדות. לאחר מכן מתבצע ניתוח נתונים חקרני (EDA), לעתים קרובות תוך שימוש ב-Matplotlib או Seaborn להדמיה. לבסוף, Scikit-learn מועסק כדי ליישם אלגוריתמים של למידת מכונה ולחלץ תובנות מהנתונים.
Python מפגין צדדיות בטיפול בסוגי נתונים שונים, כולל נתונים מספריים, נתוני טקסט, נתוני תמונה ואפילו נתונים לא מובנים כמו תוכן מדיה חברתית. יכולת ההסתגלות שלו הופכת אותו לכלי בעל ערך במגוון רחב של תחומי נתונים.
איך זה עובד
1
בקש מורה
ספר לנו על המטרות שלך וטווח הגילאים שלך. אנו נחשוב על תוכנית שתעזור לך להגיע לשם.
2
התאם עם מורה
אנו נמליץ לך על מורה על סמך הצרכים והמטרות שלך, או שתוכל לבקש מורה ספציפי.
3
התחל גרסת ניסיון ללא תשלום
התנסה בשיעור ניסיון חינם עם המורה החדש שלך ותראה אם סגנון הלמידה שלך מתאים.
4
תמשיך ככה!
אם הכל הלך כשורה, הירשם כדי להמשיך! ניתן לבחור את קצב השיעורים
1בקש מורה
ספר לנו על המטרות שלך וטווח הגילאים שלך. אנו נחשוב על תוכנית שתעזור לך להגיע לשם.
2התאם עם מורה
אנו נמליץ לך על מורה על סמך הצרכים והמטרות שלך, או שתוכל לבקש מורה ספציפי.
3התחל גרסת ניסיון ללא תשלום
התנסה בשיעור ניסיון חינם עם המורה החדש שלך ותראה אם סגנון הלמידה שלך מתאים.
4תמשיך ככה!
אם הכל הלך כשורה, הירשם כדי להמשיך! ניתן לבחור את קצב השיעורים
זקוק למידע נוסף?
בואו נדבר.
השאר את מספר הטלפון שלך, ואנו נחזור אליך כדי לדון כיצד נוכל לעזור לך.
