Решаем реальные задачи с собеседований по Data Science! (с Python Pandas)

Посетите https://brilliant.org/KeithGalli/, чтобы начать бесплатно изучать STEM-дисциплины, и первые 200 человек получат скидку 20% на годовую премиум-подписку. В этом видео мы решаем серию задач для собеседования по Data Science на платформе Stratascratch. Мы начинаем с простых задач, используя Python Pandas, а затем постепенно переходим к более сложным. В конце видео мы разбираем пять задач для собеседования, не связанных с программированием, которые заставляют вас мыслить на высоком уровне. Упомянутые ресурсы! Второй канал:    / techtrekbykeithgalli   Шпаргалка по регулярным выражениям: https://cheatography.com/davechild/ch... Учебник по теории вероятности: https://www.amazon.com/dp/188652923X/... Вот вопросы, которые мы решаем (по порядку): ~~ Программирование ~~ 1. Поиск обновленных записей: https://platform.stratascratch.com/co... 2. Количество ванных комнат и спален: https://platform.stratascratch.com/co... 3. Подсчет экземпляров в тексте: https://platform.stratascratch.com/co... 4. Доход от клиентов в марте: https://platform.stratascratch.com/co... 5. Ежемесячная процентная разница: https://platform.stratascratch.com/co... 6. Премиум-версия против модели Freemium: https://platform.stratascratch.com/co... ~~ Не связанные с программированием ~~ 1. Активность по кредитным картам: https://platform.stratascratch.com/te... 2. Выявление выбросов: https://platform.stratascratch.com/te... 3. Вероятность наличия сестры: https://platform.stratascratch.com/te... 4. Поездки на Uber Black: https://platform.stratascratch.com/te... 5. Терабайт данных: https://platform.stratascratch.com/te... В этом видео мы рассмотрим следующие навыки: Python Pandas Группировка и агрегирование DataFrames Использование регулярных выражений для анализа текста Объекты Datetime в Pandas Фильтрация по условиям Применение лямбда-функции к DataFrame Если у вас есть вопросы, задавайте их в комментариях! Если вам понравилось это видео, поставьте лайк и подпишитесь на канал, чтобы не пропустить будущие видео :) ------------------------- Таймлайн видео! 0:00 - Вступление и обзор видео 0:46 - Посмотрите спонсора этого видео, Brilliant! 3:10 - Кодирование №1 (Microsoft, легко) - Поиск обновленных записей 10:36 - Кодирование №2 (Airbnb, легко) - Количество ванных комнат и спален 16:38 - Кодирование №3 (Google, средне) - Подсчет экземпляров в тексте 28:23 - Кодирование №4 (Meta/Facebook, средне) - Доходы от клиентов в марте 36:51 - Кодирование №5 (Amazon, сложно) - Ежемесячная процентная разница 56:38 - Кодирование №6 (Microsoft, сложно) - Премиум против Freemium 01:10:28 - Без кодирования №1 (Visa, легко) - Активность по кредитным картам 01:13:33 - Без кодирования №2 (IBM, легко) - Выявление выбросов 01:16:46 - Без кодирования №3 (Google, средне) - Вероятность наличия Сестра 01:27:19 - Задание без программирования №4 (Uber, средний уровень сложности) - Поездки на Uber Black 01:36:57 - Задание без программирования №5 (Capital One, сложный уровень сложности) - Терабайт данных 01:46:41 - Заключение и краткий обзор видео ------------------------- Подписывайтесь на меня в социальных сетях! Instagram |   / keithgalli   Twitter |   / keithgalli   TikTok |   / keithgalli   ------------------------- Если вам интересно узнать, как я создаю свои уроки, посмотрите это видео:    • How to Make a High Quality Tutorial Video!...   Практикуйте свои навыки работы с данными в Python Pandas, решая задачи на StrataScratch! https://stratascratch.com/?via=keith Изучайте науку о данных с помощью проектов и уроков на Datacamp! https://datacamp.pxf.io/c/3588040/101... Присоединяйтесь к Python Army, чтобы получить доступ к бонусам! YouTube -    / @keithgalli   Patreon -   / keithgalli   *Я использую партнерские ссылки на продукты, которые рекомендую. Я могу получать комиссию за покупку или реферальный бонус за использование этих ссылок. Это видео спонсировано компанией Brilliant