‫Welkom terug, allemaal.
‫En nu ben ik ook zo enthousiast over deze serie video's, want we gaan het hebben over panda's.
‫Ik wou dat ik deze man in het echt een high five kon geven.
‫Hoe mooi van een dier is deze panda?
‫Het ding met panda's is dat ze meestal zwarte oren hebben met een wit gezicht en sommige hebben
‫zwart rond hun ogen.
‫Maar in zeldzame gevallen krijg je verschillende patronen van zwart.
‫Nee ik maak een grapje.
‫We hebben het niet over de dierenpanda's, maar dat zou best gaaf zijn.
‫We hebben het over de panda's van de data-analysebibliotheek.
‫Als je nu machine learning of datawetenschap in Python doet, ga je panda's gebruiken en het
‫wordt gebruikt om gegevens te verkennen, gegevens te analyseren, gegevens te manipuleren en klaar te maken voor machine learning.
‫Dus daar gaan we ons op focussen.
‫Dus als we ons raamwerk opnieuw bekijken, hebben we dit gedeelte over gegevensmodellering hier, we hebben deze
‫stappen doorlopen.
‫Nu gaan we echt beginnen met enkele van de tools die we kunnen gebruiken.
‫Dus laten we dit een beetje veranderen.
‫We hebben hier nog steeds ons raamwerk, maar nu beginnen we in deze tools te duiken.
‫We hebben Jupiter-notebooks behandeld.
‫We hebben gekeken naar Anaconda en Mini Konda.
‫Daar hebben we een omgeving mee opgezet.
‫Nu gaan we ons verdiepen in het doen van data-analyse met zaken als panda's, matplotlib en num
‫pi.
‫En later zullen we kijken naar wat machine learning.
‫Maar voor nu concentreren we ons op panda's, wat meestal deel uitmaakt van deze drie stappen hier, het
‫gedeelte over gegevensanalyse.
‫Nu, waarom panda's?
‫Nou, ten eerste is het eenvoudig te gebruiken.
‫Het is geïntegreerd met veel andere python-tools voor datawetenschap en machine learning, want daar zijn we op
‫gefocust, toch.
‫We willen machine learning en data science-tools vinden in Python.
‫En gebruik onze kennis van Python om die tools te gebruiken om inzichten uit data te halen en machine learning-modellen te
‫bouwen.
‫En vaak krijgt u uw gegevens in een indeling die nog niet helemaal klaar is voor machine learning.
‫De gegevens zijn er, maar vrij vaak moet je een paar stappen doorlopen om je gegevens in een formaat te
‫maken dat kan worden geïmporteerd in een machine learning-algoritme.
‫En dat is waar Panda's om de hoek komen kijken.
‫Het helpt ons om een onbewerkte gegevenstabel te maken.
‫Ruwe gegevens zijn gegevens die u zojuist hebt verzameld en vervolgens hebt bewerkt, zodat u ze kunt gebruiken met algoritmen
‫voor machine learning.
‫Dus wat gaan we in deze sectie behandelen?
‫Omdat panners zo enorm groot is, zou het behoorlijk lang duren om de hele bibliotheek te bekijken.
‫Dus we gaan ons concentreren op de meest bruikbare functies, dingen die je in principe zult gebruiken in elke
‫data-analyse die je doet.
‫We zullen kijken naar de verschillende soorten panis-gegevenstypen, zijn twee belangrijkste, series en dataframes.
‫Maar dat zullen we zo bekijken.
‫Bekijk hoe u gegevens kunt importeren en exporteren met panders op verschillende manieren waarop u uw gegevens kunt beschrijven.
‫Dus als u zojuist een deel van uw gegevens hebt geïmporteerd, hoe kunt u dat dan statistisch beschrijven?
‫Zoals, wat is de gemiddelde waarde van een bepaalde kolom, enz.?
‫Panners is zo mooi dat u uw gegevens kunt bekijken en selecteren op bijna elke manier die u maar
‫kunt bedenken.
‫Dus als je het kunt bedenken, kun je het waarschijnlijk in panders doen.
‫En tot slot, als we onze gegevens eenmaal hebben beschreven, als we ze eenmaal hebben gezien, als we eenmaal weten hoe we ze moeten
‫selecteren, zullen we kijken hoe we ze kunnen veranderen en manipuleren.
‫We kunnen het in een formaat masseren dat klaar is voor onze machine learning-algoritmen.
‫Dus ik denk dat het belangrijk is voordat we echt beginnen met het doen van de eigenlijke code, is om te
‫onthouden waar je hulp kunt krijgen als we deze video's doornemen.
‫Volg samen met de code in het Jupiter-notebook.
‫Als je kunt.
‫Als je niet kunt terwijl de video bezig is.
‫Maak je geen zorgen.
‫Bekijk het filmpje maar.
‫Kijk hoe ik er doorheen ga en ga er dan zelf doorheen.
‫Nadat de video klaar is, is het erg belangrijk om te proberen de code zelf te schrijven.
‫Voer bij twijfel gewoon uw code uit.
‫En maak je geen zorgen, als er een fout optreedt, kun je op verschillende plaatsen kijken, zoals stack-overflow of panders-documentatie
‫om erachter te komen wat er mis is gegaan.
‫Het belangrijkste is om het zelf te proberen en het dan opnieuw te proberen, want dit is wat je zal
‫helpen om te leren.
‫Dus als je twijfelt, voer dan de code uit en als je nog steeds vastzit.
‫Vergeet niet dat het altijd goed is om een vraag te stellen.
‫Er is nooit een domme vraag.
‫Dat is een overzicht van wat we gaan behandelen, welke panders hulp kunnen krijgen.
‫Laten we erin duiken en beginnen met coderen.