Перейти к содержимому

40 советов по анализу данных, которые я хотел бы знать раньше.

Thu Vu

0:00 / 0:00

40 советов по анализу данных, которые я хотел бы знать раньше.

28 856 просмотров · 3 года назад
Thu Vu
334 тыс. подписчиков
28 856 просмотров · 3 года назад
🌟 Освойте Python и создавайте потрясающие проекты в области ИИ 👉 https://python-course-earlybird.frame... 📩 Получайте лучшие советы по науке о данных/ИИ на свою электронную почту 👉 https://thu-vu.ck.page/49c5ee08f6 💬 Хотите узнать о моих предстоящих курсах? 👉 https://forms.gle/u4h9fLmbxjQHHScb9 📚 Краткий обзор R data.table 👉 https://bookdown.org/brianjmpark/ever... Всем привет 👋! В этом видео я продемонстрировал 40 советов, которые помогут вам стать более опытным пользователем повседневных инструментов анализа данных, таких как блокноты Jupyter, VS Code, Python, R и RStudio, а также Excel! Это определенно самое длинное видео, которое я когда-либо делал, и на его создание у меня ушло много времени, но надеюсь, оно даст вам полезные советы, независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным аналитиком/специалистом по данным. Спасибо за просмотр и хорошего дня! 🤗 🔑 ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ =============================== Советы по работе с блокнотами Jupyter: 00:00 Введение 00:48 Блокноты Jupyter 00:50 - #1 Используйте JupyterLab/VS Code (вместо блокнота) 2:44 - #2 Полезные сочетания клавиш в блокнотах 7:44 - #3 Добавление изображения в блокноты 8:36 - #4 Быстрое перемещение 10:04 - #5 Мультикурсоры 11:16 - #6 Автозавершение кода 11:41 - #7 Отладка в JupyterLab 19:45 - #8 Магические функции 23:07 - #9 Магическая функция Timeit 24:40 - #10 Написание формул в ячейках блокнота Советы по Python: 25:46 - Python 25:58 - #11 Цепочки сравнений 26:31 - #12 Использование f-строк 27:32 - #13 Списковые включения 29:12 - #14 Создание виртуальных сред Python 30:47 - #15 Создание и использование файла requirements.txt 32:39 - #16 Библиотеки Python для отчетов профилирования 33:38 - #17 Подсветка таблиц pandas 35:17 - #18 Подсказки типов Советы для Visual Studio Code: 37:14 - VS Code 37:30 - #19 Открытие папок проекта в VS Code 39:07 - #20 Использование автозавершения кода в VS Code 39:43 - #21 Полезные сочетания клавиш в VS Code 42:32 - #22 Интерактивный запуск скриптов Python в VS Code 43:55 - #23 Отладка в VS Code Советы для RStudio (извините, я случайно удвоил #27 😅) 46:07 - RStudio 46:23 - #24 Сочетания клавиш в RStudio 47:11 - #25 Поиск определения функции в RStudio 48:48 - #26 Создание проектов R 50:08 - #27 Отладка в RStudio 51:20 - #27 Самый полезный пакет в R 😉 52:31 - #28 Профилирование данных в R 54:16 - #29 Параллелизация кода в R (пакет doParallel) Советы для Excel: 59:16 - Excel 59:41 - #30 Настройка строки состояния в Excel 1:00:24 - #31 Использование инструмента «Анализ данных» в Excel 1:02:48 - #32 Использование таблицы Excel 1:05:24 - #33 Создание срезов для Excel отчеты 1:06:28 - #34 Сочетания клавиш в Excel 1:07:48 - #35 Быстрый ввод заголовков в Excel 1:08:27 - #36 Проведение статистического анализа в Excel 1:09:52 - #37 Заполнение пустых значений в Excel 1:10:43 - #38 Условное форматирование в Excel 1:12:00 - #39 Запись пользовательских макросов Excel 1:15:15 Заключение 👩🏻‍💻 КУРСЫ И РЕСУРСЫ ================================ 📖 Сертификат Google Advanced Data Analytics 👉 https://imp.i384100.net/anK9zZ 📖 Сертификат Google Data Analytics 👉 https://imp.i384100.net/15v9y6 📖 Изучение основ SQL для специализации «Наука о данных» 👉 https://imp.i384100.net/AovPnJ 📖 Навыки работы с Excel для бизнеса 👉 https://coursera.pxf.io/doPaoy 📖 Специализация «Машинное обучение» 👉 https://imp.i384100.net/RyjykN 📖 Специализация «Визуализация данных с помощью Tableau» 👉 https://imp.i384100.net/n15XWR 📖 Специализация «Глубокое обучение» 👉 https://imp.i384100.net/zavBA0 📖 Математика для специализации «Машинное обучение и наука о данных» 👉 https://imp.i384100.net/LXK0gj 📖 Прикладная наука о данных с использованием Python 👉 https://imp.i384100.net/gbxOqv Как участник партнерских программ Amazon и Coursera, я получаю комиссию от соответствующих покупок по ссылкам выше. Используя эти ссылки, вы помогаете поддерживать этот канал без каких-либо дополнительных затрат с вашей стороны. Отредактировано с помощью Gling: https://gling.ai #python #datascience #productivity