コース概要

はじめに

  • Python汎用性:データ分析からウェブクローリングまで

Python データ構造と操作

  • 整数と浮動小数点数
  • 文字列とバイト
  • タプルとリスト
  • 辞書と順序付き辞書
  • セットとフローズンセット
  • データフレーム (pandas)
  • 変換

15]によるオブジェクト指向プログラミング

  • 継承
  • ポリモーフィズム
  • 静的クラス
  • 静的関数デコレーター
  • その他
  • 12]によるデータ分析

    • データのクリーニング
    • pandasでベクトル化されたデータを使う
    • データの整理
    • データのソートとフィルタリング
    • 集計操作
    • 時系列の分析

    Data Visualization

    • matplotlibで図をプロットする
    • pandasからmatplotlibを使う
    • 品質の高いダイアグラムの作成
    • Jupyterノートブックでのデータの可視化
    • Pythonの他の可視化ライブラリ

    Numpyでデータをベクトル化する

    • Numpy配列の作成
    • 行列に対する一般的な操作
    • ufuncsの使用
    • Numpy配列のビューとブロードキャスト
    • ループを避けることによるパフォーマンスの最適化
    • cProfileによるパフォーマンスの最適化

    15]でビッグデータを処理する

    • Pythonによる分散アプリケーションの構築とサポート
    • データストレージ:16]データベースとNoSQLデータベースとの連携
    • HadoopとSparkによる分散処理
    • アプリケーションのスケーリング

    他の言語によるPythonの拡張(およびその逆

    • C#
    • Java
    • C++Perl
    • その他
    • Python マルチスレッド・プログラミング

      • モジュール
      • 同期化
      • 優先順位付け

      Data Serialization

      • PythonPickleによるオブジェクトのシリアライズ

      15]によるUIプログラミング

      • PythonでGUIを構築するためのフレームワークオプション
      • Tkinter
      • Pyqt
      • の場合

      。 Python メンテナンススクリプト

      • 例外を正しく発生させ、キャッチする
      • コードをモジュールやパッケージに整理する
      • シンボルテーブルを理解し、コードでアクセスする
      • テストフレームワークを選び、PythonでTDDを適用する

      Python ウェブ用

      • ウェブ処理用パッケージ
      • ウェブクローリング
      • HTMLとXMLの解析
      • ウェブフォームへの自動入力

      まとめと結論

要求

  • 初級~中級のプログラミング経験
  • 数学と統計の知識
  • データベースの概念に関する知識

観客

  • 開発者
  28 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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