• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

The Python ecosystem for Data Science: A guided tour - Christian Staudt скачать в хорошем качестве

The Python ecosystem for Data Science: A guided tour - Christian Staudt 8 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
The Python ecosystem for Data Science: A guided tour - Christian Staudt
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: The Python ecosystem for Data Science: A guided tour - Christian Staudt в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно The Python ecosystem for Data Science: A guided tour - Christian Staudt или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон The Python ecosystem for Data Science: A guided tour - Christian Staudt в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



The Python ecosystem for Data Science: A guided tour - Christian Staudt

Description Pythonistas have access to an extensive collection of tools for data analysis. The space of tools is best understood as an ecosystem: Libraries build upon each other, and a good library fills an ecological niche by doing certain jobs well. This is a guided tour of the Python data science ecosystem, aiming to help us select the right stack for our next data-driven project. Abstract Python is on its way to becoming the lingua franca of data science, and Pythonistas have access to an impressive and extensive collection of tools for data analysis. Here, a data scientist needs to see the forest for the trees: The space of tools is best understood as an ecosystem, where libraries build upon each other, and where a good library fills an ecological niche by doing certain jobs well. This talk is a guided tour of the Python data science ecosystem. More than a list of libraries, it aims to provide some structure, classing tools by type of data, size of data, and type of analysis. In our tour, we visit a number of areas, including working with tabular data (numpy, pandas, dask, ...) and graph data (e.g. networkx), statistics (e.g. statsmodels), machine learning (scikit-learn, ...), data visualization (matplotlib, seaborn, bokeh, ...). Aspiring data scientists, and everyone else working with data, should find this useful for selecting the right tools for their next data-driven project. www.pydata.org PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R. PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases. 00:00 Welcome! 00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details. Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Comments
  • Stephen Elston - Data Visualization and Exploration with Python 8 лет назад
    Stephen Elston - Data Visualization and Exploration with Python
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • You are using the wrong databases! - Szymon Warda 8 лет назад
    You are using the wrong databases! - Szymon Warda
    Опубликовано: 8 лет назад
  • 11. Introduction to Machine Learning 8 лет назад
    11. Introduction to Machine Learning
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Playground of Evol Adventures - Rogier van der Geer, Vincent D. Warmerdam 8 лет назад
    Playground of Evol Adventures - Rogier van der Geer, Vincent D. Warmerdam
    Опубликовано: 8 лет назад
  • James Powell: So you want to be a Python expert? | PyData Seattle 2017 8 лет назад
    James Powell: So you want to be a Python expert? | PyData Seattle 2017
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Giovanni Lanzani | Applied Data Science 8 лет назад
    Giovanni Lanzani | Applied Data Science
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Roadmap: How to Learn Machine Learning in 6 Months 8 лет назад
    Roadmap: How to Learn Machine Learning in 6 Months
    Опубликовано: 8 лет назад
  • From Correlation to Causation Трансляция закончилась 2 недели назад
    From Correlation to Causation
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 недели назад
  • Matplotlib Full Python Course - Data Science Fundamentals 2 года назад
    Matplotlib Full Python Course - Data Science Fundamentals
    Опубликовано: 2 года назад
  • Daniel Chen: Cleaning and Tidying Data in Pandas | PyData DC 2018 7 лет назад
    Daniel Chen: Cleaning and Tidying Data in Pandas | PyData DC 2018
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Python OOP Tutorial 1: Classes and Instances 9 лет назад
    Python OOP Tutorial 1: Classes and Instances
    Опубликовано: 9 лет назад
  • How to Become a Data Scientist in 2017? | Data Scientist Career | Data Science Future 9 лет назад
    How to Become a Data Scientist in 2017? | Data Scientist Career | Data Science Future
    Опубликовано: 9 лет назад
  • Lessons Learned the Hard Way: Hacking the Data Science Interview 10 лет назад
    Lessons Learned the Hard Way: Hacking the Data Science Interview
    Опубликовано: 10 лет назад
  • FDAP Stack: High-Performance Data Architecture based on Apache Arrow Трансляция закончилась 12 дней назад
    FDAP Stack: High-Performance Data Architecture based on Apache Arrow
    Опубликовано: Трансляция закончилась 12 дней назад
  • Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python 12 лет назад
    Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python
    Опубликовано: 12 лет назад
  • Chronos: Time series forecasting in the age of pretrained models 1 год назад
    Chronos: Time series forecasting in the age of pretrained models
    Опубликовано: 1 год назад
  • Natural Language Processing in Python 7 лет назад
    Natural Language Processing in Python
    Опубликовано: 7 лет назад
  • What Does It Take To Be An Expert At Python? 8 лет назад
    What Does It Take To Be An Expert At Python?
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Jakub Czakon: 10 things you should know about Jupyter Notebooks | PyData Warsaw 2017 8 лет назад
    Jakub Czakon: 10 things you should know about Jupyter Notebooks | PyData Warsaw 2017
    Опубликовано: 8 лет назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5