|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/analiza-danych-w-python-i-pandas/
Certainly! Here's a comprehensive review and recommendation for the Python course on Coursera based on the provided description: --- **Course Review and Recommendation: Python for Data Science with Pandas** If you are looking to dive into Data Science and want to build a solid foundation in data analysis using Python, this course is an excellent choice. Part of a series dedicated to Python, it is especially tailored for learners who already have a basic understanding of Python and data analysis concepts, and are eager to develop practical skills for working with real-world datasets. **Why Should You Take This Course?** This course focuses on the crucial role of the Pandas library, which is indispensable in data manipulation and analysis within Python. Whether you're preparing data for Machine Learning or cleaning datasets before analysis, Pandas will be your primary tool. The course includes practical, hands-on lessons that involve working with datasets similar to those used in Machine Learning and data analysis projects, making the learning process highly relevant and applicable. **Course Content and Structure** With over 13 hours of video lectures, the course offers a thorough yet focused exploration of key topics—ranging from environment setup, working with Jupyter Notebooks, to advanced data manipulation techniques. Each lesson is complemented by quizzes and exercises, encouraging active practice rather than passive watching. The course materials include datasets specifically selected for practice and better understanding of commands, preparing you for handling diverse real datasets. **Practical Focus** This is a practical, skill-oriented course. The instructor emphasizes doing, with coding exercises and real-world examples. The environment setup instructions are detailed, covering Windows (with notes on Linux and MacOS), and include tips on efficient working with Jupyter Notebooks, package installation, and environment configuration. This preparatory section may seem lengthy but is invaluable for smooth, productive data analysis. **Who Is This Course For?** This course is not for absolute beginners. You should have at least a basic knowledge of Python programming and general concepts of data analysis. If you are a complete novice, starting with a beginner Python course is recommended before tackling this program. If you are comfortable with Python and data analysis basics (like import, processing, and visualization in Excel), you will find this course well-aligned with your skills and goals. **Pros:** - Highly practical with real datasets and exercises - Clear and concise focus on DataFrame and Series objects in Pandas - Covers advanced data manipulation, grouping, merging, and visualization - Flexibility to revisit lessons and adjust playback speed - Continuation options available with other courses by the same author **Cons:** - Not suitable for absolute beginners - Heavy emphasis on Pandas; other tools like Matplotlib are not covered in-depth --- **Final Verdict** If you aim to become proficient in data analysis with Python, this course is a valuable investment. It will equip you with the skills to clean, process, analyze, and visualize datasets effectively. The practical approach, combined with well-structured content and real datasets, ensures you gain actionable knowledge and confidence in performing data science tasks. **Recommendation** I highly recommend this course to anyone with a basic understanding of Python and an interest in Data Science. Completing this course will significantly enhance your skills and prepare you for more advanced Data Science courses or practical projects involving real-world data. --- Feel free to ask if you'd like more detailed insights or assistance with specific topics within the course!
Ten kurs wchodzi w skład serii kursów o Pythonie. Wybierz właściwy, zależnie od stopnia znajomości Pythona i zainteresowań.Dlaczego ten kurs?Bo podstawą do stosowania Pythona w Data Science jest właśnie moduł PANDAS. W pierwszym lepszym przykładzie Machine Learning znajdziesz obiekty, które są omawiane tu na tym kursieBo dane, które wczytujesz i chcesz analizować trzeba najpierw oczyścić i przetworzyć i w tym również wykorzystuje się PANDASBo każda lekcja ma quiz i praktyczne zadania do samodzielnego rozwiązania - zdaniem autora samo patrzenie nie wystarcza żeby się nauczyć - praktyka jest koniecznaBo kurs jest dość szczegółowy - ma ponad 13 godzin nagrań a i tak porusza tylko te najważniejsze aspekty pracy z danymiBo do kursu masz dołączone materiały do wykonywania ćwiczeń - specjalnie dobrane zbiory pozwalają praktycznie stosować możliwości poznawanych poleceńBo tylko na takim praktycznym kursie masz szansę rzeczywiście czegoś się nauczyć - a sądzę, że to właśnie Twój cel!Naukę możesz kontynuować na innych kursach tego samego autoraTo nie jest kurs dla zupełnie początkujących. Wśród wymogów znajdziesz przynajmniej podstawową znajomość Pythona oraz chociaż ogólną wiedzę o analizie danych. Ale bez obaw! Jeśli chodzi o wiedzę z zakresu programowania w Pythonie - możesz ją zdobyć na kursie „Python dla początkujących". Jeśli już używasz Pythona, możesz przejrzeć sam spis treści tego kursu i zweryfikować, czy znasz te tematy.Jeśli chodzi o podstawową znajomość analizy danych, mam na myśli typowe czynności, jakie wykonujemy np. w Excelu. Tam też dane się importuje, przetwarza i analizuje. W tym kursie generalnie robimy to samo, ale w zupełnie inny sposób. Dlatego znajomość np. Excela będzie bardzo mile widziana.Po tym kursie możesz kontynuować naukę na kursie tego samego autora "Python dla średnio zaawansowanych"Kurs dość dokładnie omawia wszystkie tematy i właściwie nie ma w nim teorii. Praktycznie tylko video, quizy i zadania do samodzielnego rozwiązania.Kurs jest dość intensywny. Każde nagranie skupia się na innym temacie i nie tracimy czasu. Główna zaleta kursu online jest taka, że jeśli chcesz aby Ci coś powtórzyć, to nie musisz o to specjalnie prosić… wystarczy skorzystać z przycisku „cofnij 15 sekund wstecz". Z kolei jeśli materiał już znasz i chcesz go tylko przesłuchać, możesz zwiększyć lub zmniejszyć jego prędkość. O ile tylko nie denerwuje Cię zmiana głosu na bardziej piskliwy, to… czemu nie - korzystaj!Zaczynamy od skonfigurowania środowiska. Tutaj jest to zrobione w oparciu o system Windows. Jeżeli korzystasz z Linux lub MacOS, to kroki do wykonania są podobne, ale w materiałach ich nie znajdziesz. Jeśli masz już zainstalowane środowisko u siebie to oczywiście ten blok możesz przerobić pobieżnie. Chcę żeby pracowało Ci się wygodnie, dlatego nie tylko instalujemy Jupyter Notebook, ale jeszcze dodatkowo omawiamy jak pracować z nim wydajnie. Jak go konfigurować, dodawać do niego pakiety, jak korzystać ze skrótów klawiaturowych itp. Wiem, że kiedy „palisz się" do analizy danych ten wstęp może Ci się wydawać przydługawy. Możesz w takim przypadku przeskoczyć część tematów i kontynuować lekcje poświęcone PANDAS, a tu wrócisz później. Zdecydowałem się dodać te lekcje po to, żeby ułatwić Ci pracę z PANDAS na własną rękę. Zwłaszcza te kilka lekcji poświęcone tematyce zaawansowanej konfiguracji środowiska z linii komend przydadzą się, kiedy napotkasz jakieś problemy, a znajdowane na forach odpowiedzi będą mówiły o instalacji pakietu przez conda…Żeby dane analizować, trzeba je mieć. Wszystkie pliki prezentowane na kursie jak i potrzebne do rozwiązywania zadań są dołączone do kursu. W większości przypadków podaję też skąd te materiały pochodzą i moim zdaniem ich dystrybucja nie jest zabroniona - korzystaj do woli, albo szukaj innych na własną rękę. W Internecie jest naprawdę mnóstwo ciekawych i darmowych zbiorów.Potem właściwie zaczynamy najważniejszą część kursu opowiadającą o PANDAS. Pełna nazwa PANDAS to Python and data analysis i logo tego pakietu to kilka wykresików, ale… sam powiedz z czym się graficznie kojarzy nazwa PANDAS…Kluczowa w PANDAS i analizie danych jest kolumna danych - tutaj zwana Data Series. Ten obiekt trzeba bardzo dobrze poznać, bo inne obiekty i polecenia bardzo mocno go wykorzystują. Kiedy sam uczyłem się PANDAS bardzo mnie to denerwowało, że tyle czasu uczyłem się tylko o przetwarzaniu pojedynczej kolumny, ale uwierz mi - to nie będzie stracony czas.Potem przechodzimy do zbioru kolumn, co w PANDAS nazywa się Data Frame. Tu będzie już ciekawiej, bo da się obserwować na raz więcej kolumn a więc i więcej danych. Na tym etapie możesz już pomyśleć o budowaniu analiz własnych zbiorów danych.Dalej opowiemy o modyfikacji danych. Można by myśleć, że przy analizie danych, nie trzeba ich modyfikować i ogólnie chyba rzeczywiście tak jest. Ale warto wiedzieć jak dodać wiersz, kolumnę, przebudować indeks, bo to też metody na przygotowanie danych do analizy.W następnym etapie jesteśmy gotowi do pierwszych analiz. Indeksy będą mogły już składać się z wielu poziomów, będziemy je przerzucać z wierszy do kolumn i odwrotnie, zbudujemy tabele przestawne, albo właśnie przekształcimy dane z postaci tabeli danych do normalnej tabeli. Kolejny krok to grupowanie danych i agregacja danych. Posiadając zagregowane dane możesz analizować je w mniejszych fragmentach, a dzięki temu możesz wykrywać zależności w tych danych i ich charakterystyczne dane. Bez tego wszystkie wyniki byłyby uśrednione na cały zbiór danych i przez to najprawdopodobniej zupełnie bez wartości, a tak możesz zobaczyć charakterystyczne cechy zakupów w poszczególnych regionach czy inne zainteresowania w zależności od wieku i płci itp. Rzadko kiedy wszystko to, co jest potrzebne jest w jednym miejscu, często jedna sytuacja jest opisywana przez kilka zbiorów danych. Dlatego właśnie mamy specjalną sekcję dotyczącą łączenia danych z różnych źródeł. Myśl o tym jak o łączeniu tabel w bazie danych lub łączeniu arkuszy w skoroszycie.Kolejny temat to wykresy. Przedstawiamy tu kilka różnych rodzajów wykresów i zmieniamy ich wygląd modyfikując ich mniej i bardziej zaawansowane parametry, ale nie ma co ukrywać - za wykresy w PANDAS odpowiadają funkcje z matplotlib. Informacje z tego kursu będą wystarczające do samodzielnego zbudowania wykresów i zaprezentowania na nich analizowanych danych, ale moduł matplotlib nie jest tutaj omawiany - to duży temat na osobny kurs.Naukę kończymy dodatkowymi materiałami dotyczącymi pobierania i zapisywania danych na zewnątrz PANDAS, włączając w to dane pobierane z Internetu lub wczytywane i zapisywane w plikach excel.Zapraszam do nauki. Otwórz sobie drzwi do Data Science!