Jupyter Notebook
- Тренажер с практикой
-
Бессрочный доступ к теории
-
Асинхронный форматобучения
Включено в курс
Чему вы научитесь
- Писать скрипты на Python в формате последовательных ячеек кода
- Выполнять поэтапный запуск скриптов
- Использовать Jupyter Notebook для работы с большими данными
Описание
На этом курсе вы познакомитесь со средой разработки Jupyter Notebook. Вы узнаете преимущества данной среды для аналитиков данных. В итоге научитеь строить решения с разбиением логики обработки данных на отдельные вычислительные единицы. Знания данного курса научат более эффективно решать аналитические задачи.
Этот курс подойдет тем, кто продолжает изучать аналитику данных. Чтобы учиться было проще, стоит заранее изучить Python: Pandas и Python: Numpy-массивы.
Программа курса
-
3
Код, формулы и два понятных графика
Узнать, как писать проекты с помощью Jupyter Notebook -
5
Ячейки markdown
Познакомиться с возможностями и функционалом комментариев в Jupyter Notebookтесты
-
6
Магические команды
Узнать, как применять магические команды в Jupyter Notebook -
7
Отчеты с визуализацией результатов
Узнать, как строить интерактивные отчеты для визуализации результатов -
8
Приемы работы с высоконагруженными операциями в Jupyter Notebook
Узнать, как использовать Jupyter Notebook для работы с большими данными -
9
Самостоятельная работа
Дополнительные задания, которые позволяют закрепить полученную теорию -
10
Дополнительные материалы
Статьи и видео, подобранные командой Хекслета. Помогут глубже погрузиться в тему курса
Формат обучения
Испытания
Это практические задания, которые мы советуем выполнить после завершения курса. Задания помогут вам получить дополнительный опыт в программировании и закрепить полученные навыки. Обычно мы рекомендуем выполнить 3-5 испытаний. Но если не получается, не отчаивайтесь. Просто вернитесь к ним позже