강사가 진행하는 온라인 또는 현장 라이브 Pandas 교육 과정은 Pandas를 사용하여 데이터 분석, 예측 분석 및 기계 학습을 수행하는 방법을 대화형 실습을 통해 보여줍니다. Pandas 교육은 "온라인 라이브 교육" 또는 "현장 라이브 교육"으로 제공됩니다. 온라인 라이브 교육(일명 "원격 라이브 교육")은 대화형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. 현장 라이브 교육은 대한민국의 고객 구내 또는 대한민국의 NobleProg 기업 교육 센터에서 로컬로 수행할 수 있습니다. Pandas는 Python Pandas라고도 합니다. NobleProg -- 지역 교육 제공자
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회원 평가
개선 사례
Course: Python for Excel
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효율적인 VM에 액세스하여 Flask를 접근 가능한 방식으로 표시
Course: Python for Excel
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트레이너가 코드 작성을 시작할 때 잠재적인 문제를 지속적으로 보여주고 이에 대처하는 방법을 가르치는 첫 번째 교육일 것입니다. 이러한 무의미한 오류로 인해 Python에서 프로그래밍을 스스로 배울 수 없게 되었습니다. 이제 새로운 아이디어를 탐구할 수 있는 기반이 훨씬 더 탄탄해진 것 같습니다 :)
Course: Python for Excel
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교육 시작과 종료 사이의 복잡성이 잘 진행되면서 다양한 예와 매우 대화식입니다.
Jenny - Tristan Soubrié, Andheo
Course: GPU Programming with CUDA and Python
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Numba에 대한 흥미로운 소개, 좋은 예 및 리소스
Tristan Soubrié, Andheo
Course: GPU Programming with CUDA and Python
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개선 사례
Course: Python for Excel
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효율적인 VM에 액세스하여 Flask를 접근 가능한 방식으로 표시
Course: Python for Excel
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트레이너가 코드 작성을 시작할 때 잠재적인 문제를 지속적으로 보여주고 이에 대처하는 방법을 가르치는 첫 번째 교육일 것입니다. 이러한 무의미한 오류로 인해 Python에서 프로그래밍을 스스로 배울 수 없게 되었습니다. 이제 새로운 아이디어를 탐구할 수 있는 기반이 훨씬 더 탄탄해진 것 같습니다 :)
Course: Python for Excel
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Pandas Course Outlines
코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview
14 시간
Pandas는 구조화 된 (테이블 형, 다차원 형, 잠재적으로 이기종) 및 시계열 데이터 작업을위한 데이터 구조를 제공하는 Python 패키지입니다 .
14 시간
Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 Python 도서관입니다. Pandas 사용자는 기계 학습을 통해 예측 분석을 수행 할 수 있습니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 기계 학습으로 예측 분석을 미리 형성하기 위해 Pandas 사용하고자하는 데이터 과학자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
-
데이터를 수행 하 여 Python에서 싸우십시오.
기계 학습을 위한 ETL 작업을 수행합니다.
데이터 시각화를 만드는 방법 Pandas
-
인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
-
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
14 시간
Modin is a parallel data frame system designed to speed up Pandas workflows. It can be used to handle large datasets, leveraging Ray or Dask as the backend framework for distributed computing in Python.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Modin to build and implement parallel computations with Pandas for faster data analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to start developing Pandas workflows at scale with Modin.
- Understand the features, architecture, and advantages of Modin.
- Know the differences between Modin, Dask, and Ray.
- Perform Pandas operations faster with Modin.
- Implement the entire Pandas API and functions.
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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