DataAnalytics for Beginners

About: DataAnalytics for Beginners

##### Análisis de datos para principiantes ######

Esta aplicación cubre todos los conceptos que los programadores necesitan para desarrollar sus habilidades:

 Contiene más de 750 programas basados ​​en algoritmos y aprendizaje con código fuente.



 Contiene solo el código fuente del programa y las instantáneas de salida (no contiene ninguna teoría, hay muchos libros disponibles sobre teoría).
 Usamos Python Interpreter y bibliotecas para programación de análisis de datos.
 Utilizamos el editor de texto PyCharm, que es popular entre programadores principiantes y profesionales y funciona bien en todos los sistemas operativos.
 Cada capítulo contiene una colección de programas bien planificada y organizada.
 Esta aplicación también será muy útil para principiantes, profesores y formadores de programación de análisis de datos.
 Usamos pequeños nombres de variables o identificadores para una mejor legibilidad en medios digitales como kindle, ipad, tab y mobile.
 Esta aplicación contiene un enfoque mucho más simple para la codificación.
 Se utiliza un enfoque más simple para organizar los programas tanto para principiantes como para profesionales.


-------- CARACTERÍSTICA ----------

- Contiene más de 750 programas tutoriales de análisis de datos con resultados.
- Interfaz de usuario (UI) muy sencilla.
- Ejemplos paso a paso para aprender a programar DataAnalytics.
- Esta aplicación de aprendizaje de DataAnalytics está completamente SIN CONEXIÓN.
- Esta aplicación también contiene enlaces para todas "Nuestras aplicaciones de aprendizaje".


----- Descripción del aprendizaje de análisis de datos -----
[LISTA DE CAPÍTULOS]

1. Introducción a Python, tipos de datos y operadores
2. Selección, iteración y cadenas
3. Lista, tupla, diccionario y conjunto
4. Funciones, funciones, módulos y paquetes de biblioteca
5. Clases y objetos, herencia y manejo de excepciones
6. Función Lambda, comprensión de listas, asignación, filtrado y reducción
7. Introducción a NumPy
8. Creación de matrices y atributos
9. Operaciones aritméticas
10. Indexación y corte
11. Funciones matemáticas
12. Funciones de cadena
13. Funciones estadísticas, de búsqueda y clasificación
14. Indexación y difusión avanzadas
15. Manipulación de matrices
16. Introducción a Matplotlib
17. Gráficos de líneas
18. Gráficos de dispersión
19. Gráficos de barras
20. Gráficos circulares
21. Gráficos de histograma
22. Gráficos de diagramas de caja
23. Personalización de gráficos/gráficos
24. Introducción a los pandas
25. Atributos y métodos de la serie
26. Indexación y corte en series
27. Operaciones en serie
28. Creación y atributos de marcos de datos
29. Indexación, selección y acceso a datos
30. Iteración y operaciones del marco de datos
31. Exportación e importación de marcos de datos
32. Operaciones estadísticas
33. Manejo de datos faltantes
34. Combinar y agrupar marcos de datos
35. Trazar gráficos con DataFrame


------- Sugerencias invitadas -------

Envíe sus sugerencias sobre esta aplicación de aprendizaje de DataAnalytics por correo electrónico a atul.soni09@gmail.com.

##### Le deseamos todo lo mejor !!! #####