Data Science для начинающих: 12 проектов на Python за 3 часа
Если только начинаете путь в Data Science, попробуйте сделать эти проекты для начинающих. Они научат вас собирать и визуализировать данные.
Для начинающих в Data Science важна практика, которая помогает быстро прокачать навыки. С помощью этого видео вы научитесь обрабатывать и визуализировать данные, а затем развёртывать созданные приложения.
Для создания проектов вы будете использовать фреймворк Streamlit. Один из его главных плюсов — простая визуализация данных. С первых строчек кода на Python вы получите веб-приложение. которое обновляется в режиме реального времени. Можно управлять сортировкой, представлять данные в виде таблиц, графиков и тепловых карт. Вы будете сразу видеть результаты своей работы.
По ссылке — код проекта на GitHub:
2:54 1. Simple Stock Price
13:24 2. Simple Bioinformatics DNA Count
29:44 3. EDA Basketball
50:39 4. EDA Football
1:00:48 5. EDA SP500 Stock Price
1:24:03 6. EDA Cryptocurrency
1:50:47 7. Classification Iris
1:58:58 8. Classification Penguins
2:16:08 9. Regression Boston Housing
2:27:53 10. Regression Bioinformatics Solubility
2:54:27 11. Deploy to Heroku
3:04:37 12. Deploy to Streamlit Sharing
Больше полезных материалов, которые помогут понять, с чего начать в Data Science:
8К открытий8К показов
Рассказываем, как работать с CSS Position и применять его свойства — relative, absolute, static, fixed и sticky — для разработки веб-сайтов.
Описали четыре техники увеличения безопасности кода и подобрали примеры к каждой из них. В статье вы познакомитесь не только с универсальными приемами, но и специфическими – для серверов и ботов.
Как разнообразить работу сервисов на 1С и какие фичи «прикрутить» к базовому софту, рассказал системный архитектор «1С:БухОбслуживание».
В статье рассказали, как мы настроили и оптимизировали разработку загрузок для Apache Airflow и что для этого потребовалось.