Наука о данных Упражнения
Совершенствуйте свои навыки в области Data Science с помощью коллекции практических упражнений и задач. Этот раздел предлагает реальные, практические задачи, разработанные для проверки и улучшения ваших способностей в анализе данных, машинном обучении и визуализации данных. Каждое упражнение дает возможность применить теоретические знания к осязаемым сценариям, создавая надежное портфолио работ и закрепляя основные концепции.
Открыть категории
ВсеLinuxDevOpsКибербезопасностьDevOps EngineerCybersecurity EngineerDevSecOpsKali LinuxRed Hat Enterprise LinuxОбучение RHCSAОбучение RHCE in Enterprise LinuxОбучение LFCSShellGitDockerKubernetesОбучение CKAОбучение CKADОбучение CKSAnsibleОбучение RHCE in AnsibleJenkinsNmapWiresharkHydraCompTIAБаза данныхMySQLPostgreSQLRedisMongoDBSQLitePythonGolangJavaCC++Веб-разработкаНаука о данных
Математические игры с NumPy
В этом испытании вы закрепите навыки работы с модулем NumPy в Python и научитесь выполнять основные математические операции с массивами.
ChallengeНаука о данных
Привет, Python
Создайте свою первую интерактивную программу на Python, которая принимает ввод от пользователя и выводит персонализированное сообщение. Изучите базовые концепции: переменные, операции ввода-вывода и форматирование строк.
ChallengeНаука о данных
Принятие решений с использованием оператора if
Поскольку в работе и жизни часто приходится принимать решения, давайте сыграем в некоторые игры с оператором if.
ChallengeНаука о данных
Классы и объекты
В этом практическом занятии вы узнаете о классах и объектах в Python. Класс - это шаблон для создания объектов. Объект - это экземпляр класса.
LabНаука о данных
Комментарии в коде на Python
Комментарии в коде могут помочь понять, для чего предназначен код, и хорошие привычки комментирования важны для хорошего разработчика. В этом практическом занятии вы научитесь добавлять комментарии в код на языке Python и узнаете несколько распространенных способов комментирования.
LabНаука о данных
Основы структур данных в Python
В этой лабораторной работе мы изучим структуры данных в Python. Основные типы структур данных, с которыми мы будем работать, это: списки, кортежи, словари и множества.
LabНаука о данных
Основы функций в Python
В этом практическом занятии вы научитесь определять и использовать функции в Python. Мы начнем с простых примеров и постепенно будем увеличивать сложность.
LabНаука о данных
Условные инструкции в Python
В этом эксперименте мы исследуем, как использовать инструкции if в Python. Инструкции if позволяют выполнять код только при выполнении определенного условия. Это фундаментальный концепция в программировании, которая позволяет управлять ходом программы в зависимости от различных условий.
LabНаука о данных
Изучение интерактивных функций вычислений в IPython
IPython - это командная строка интерактивной оболочки для Python. Она предоставляет некоторые функции для интерактивных вычислений, такие как продвинутая интроспекция, богатые медиа и мощный механизм истории.
LabНаука о данных
Python Математика и Расширенное Присваивание
В этом практическом занятии мы углубимся в важные аспекты программирования на Python: математические операторы и операторы расширенного присваивания.
LabНаука о данных
Преобразование типов переменных
В этом практическом занятии мы научимся преобразовывать переменные между разными типами данных в Python. Начнем с простых примеров и постепенно перейдем к более сложным.
LabНаука о данных
Статистика значений списка NumPy
В этом испытании вы создадите программу на Python с использованием библиотеки NumPy для выполнения различных статистических операций над списком значений. Программа будет содержать несколько подзадач, которые проверит ваши знания и понимание NumPy и его возможностей.
ChallengeНаука о данных
NumPy Einsum для научных вычислений
В научных вычислениях часто необходимо выполнять различные операции линейной алгебры. NumPy - это популярная библиотека Python, которая предоставляет эффективные и удобные инструменты для выполнения таких операций. Одним из самых мощных инструментов в NumPy является einsum, что означает суммирование по Эйнштейну.
LabНаука о данных
Решение задач линейной алгебры с помощью NumPy
В этом практическом задании вам предстоит написать программу на Python, использующую библиотеки NumPy и Linear Algebra для выполнения инверсии матриц. Инверсия матриц — это распространенный метод линейной алгебры, который находит широкое применение во многих областях науки и техники.
ChallengeНаука о данных
Функция Einsum в NumPy
Это испытание разработано для проверки ваших навыков использования функции einsum в Numpy, которая позволяет выполнять различные операции с многомерными массивами. Испытание состоит из нескольких подзадач, сложность которых постепенно увеличивается.
ChallengeНаука о данных