DataAnalytics for Beginners

##### Análise de dados para iniciantes ######

Este aplicativo cobre todos os conceitos que os programadores precisam para desenvolver suas habilidades:

 Contém mais de 750 programas baseados em aprendizagem e algoritmos com código-fonte.

 Contém apenas o código-fonte dos programas e instantâneos de saída (não contém nenhuma teoria, para teoria existem muitos livros disponíveis).

 Usamos interpretador Python e bibliotecas para programação de DataAnalytics.

 Usamos o editor de texto PyCharm, que é popular entre programadores iniciantes e profissionais e funciona bem em todos os sistemas operacionais.

 Cada capítulo contém uma coleção de programas bem planejada e organizada.

 Este aplicativo também será muito útil para iniciantes, professores e treinadores de programação DataAnalytics.

 Utilizamos pequenos nomes de variáveis ​​ou identificadores para melhor legibilidade em mídias digitais como kindle, ipad, tab e mobile.

 Este aplicativo contém uma abordagem muito mais simples para codificação.

 Uma abordagem mais simples é usada para organizar os programas tanto para iniciantes quanto para profissionais.

-------- RECURSO ----------

- Contém mais de 750 programas tutoriais de DataAnalytics com saída.

- Interface de usuário (IU) muito simples.

- Exemplos passo a passo para aprender Programação DataAnalytics.

- Este aplicativo DataAnalytics Learning está completamente OFFLINE.

- Este aplicativo também contém links para todos os "Nossos aplicativos de aprendizagem".

----- Descrição do aprendizado de DataAnalytics -----

[LISTA DE CAPÍTULOS]

1. Introdução ao Python, tipos de dados e operadores

2. Seleção, Iteração e Strings

3. Lista, tupla, dicionário e conjunto

4. Funções de biblioteca, funções, módulos e pacotes

5. Classes e objetos e herança e tratamento de exceções

6. Função Lambda, compreensão de lista, mapa, filtro e redução

7. Introdução ao NumPy

8. Criação e atributos de array

9. Operações Aritméticas

10. Indexação e fatiamento

11. Funções Matemáticas

12. Funções de string

13. Funções estatísticas, de pesquisa e classificação

14. Indexação e transmissão avançada

15. Manipulação de matriz

16. Introdução ao Matplotlib

17. Gráficos de linhas

18. Gráficos de dispersão

19. Gráficos de barras

20. Gráficos de pizza

21. Gráficos de histograma

22. Gráficos de caixa

23. Personalização de gráficos/gráficos

24. Introdução aos pandas

25. Atributos e métodos da série

26. Indexação e divisão em série

27. Operações em série

28. Criação e atributos de DataFrame

29. Indexação, seleção e acesso a dados

30. Iteração e operações do DataFrame

31. Exportação e importação de DataFrame

32. Operações Estatísticas

33. Tratamento de dados ausentes

34. Combinando e agrupando DataFrames

35. Traçando gráficos com DataFrame

------- Sugestões convidadas -------

Envie suas sugestões sobre este aplicativo DataAnalytics Learning por e-mail para atul.soni09@gmail.com.

##### Desejamos-lhe tudo de melhor !!! #####