‫Bentornati, tutti.
‫E ora sono così eccitato anche per questa serie di video, perché parleremo dei panda.
‫Vorrei poter dare il cinque a questo ragazzo nella vita reale.
‫Quanto è bello un animale questo panda?
‫Ora, il problema dei panda è che di solito hanno le orecchie nere con la faccia bianca e alcuni di loro hanno
‫il nero intorno agli occhi.
‫Ma in rari casi, otterrai diversi modelli di nero.
‫No sto scherzando.
‫Non stiamo parlando dei panda animali, ma sarebbe piuttosto bello.
‫Stiamo parlando dei panda della libreria di analisi dei dati.
‫Ora, se stai eseguendo l'apprendimento automatico o la scienza dei dati in Python, utilizzerai i
‫panda e verranno utilizzati per esplorare i dati, analizzare i dati, manipolare i dati, prepararli per l'apprendimento automatico.
‫Quindi è su questo che ci concentreremo.
‫Quindi, se rivisitiamo il nostro framework, abbiamo questa sezione sulla modellazione dei dati qui, abbiamo seguito questi
‫passaggi.
‫Ora inizieremo davvero ad entrare in alcuni degli strumenti che possiamo usare.
‫Quindi cambiamo un po' questo.
‫Abbiamo ancora la nostra struttura quassù, ma ora stiamo iniziando a immergerci in questi strumenti.
‫Abbiamo coperto i taccuini di Giove.
‫Abbiamo esaminato Anaconda e Mini Konda.
‫Abbiamo creato un ambiente usando quelli.
‫Ora inizieremo a immergerci nell'analisi dei dati prima con cose come panda, matplotlib e num
‫pi.
‫E poi, più avanti, esamineremo un po' di machine learning.
‫Ma per ora, ci concentriamo sui panda, che di solito fa parte di questi tre passaggi qui, la sezione
‫di analisi dei dati.
‫Ora, perché i panda?
‫Bene, prima di tutto, è semplice da usare.
‫È integrato con molti altri strumenti Python di data science e machine learning perché è quello su cui ci
‫concentriamo, giusto.
‫Vogliamo trovare strumenti di machine learning e data science in Python.
‫E usa la nostra conoscenza di Python per utilizzare questi strumenti per ottenere informazioni dai dati e creare modelli di apprendimento
‫automatico.
‫E spesso otterrai i tuoi dati in un formato che non è ancora pronto per l'apprendimento automatico.
‫I dati sono lì, ma abbastanza spesso devi seguire alcuni passaggi per rendere i tuoi dati in un formato che
‫può essere importato in un algoritmo di apprendimento automatico.
‫Ed è qui che entra in gioco Panda.
‫Ci aiuta a prendere una tabella grezza di dati.
‫Per dati grezzi si intendono i dati che hai appena raccolto e poi li hai manipolati pronti in modo da poterli utilizzare con algoritmi
‫di apprendimento automatico.
‫Quindi di cosa parleremo in questa sezione?
‫Bene, poiché i panners sono così vasti, ci vorrebbe parecchio tempo per esaminare l'intera libreria.
‫Quindi ci concentreremo sulle funzioni più utili, cose che utilizzerai fondamentalmente in ogni analisi dei
‫dati che farai.
‫Esamineremo i diversi tipi di tipi di dati panis, i suoi due principali, serie e frame di dati.
‫Ma lo vedremo tra un secondo.
‫Guarda come importare ed esportare dati utilizzando i diversi modi in cui puoi descrivere i tuoi dati.
‫Quindi, se hai appena importato alcuni dei tuoi dati, come puoi descriverli statisticamente?
‫Ad esempio, qual è il valore medio di una determinata colonna, ecc.?
‫Panners è così bello che ti consente di visualizzare e selezionare i tuoi dati in quasi tutti i modi che
‫puoi immaginare.
‫Quindi, se puoi pensarci, probabilmente puoi farlo nei ruffiani.
‫E infine, una volta che abbiamo descritto i nostri dati, una volta che li abbiamo visti, una volta che
‫sappiamo come selezionarli, vedremo come possiamo modificarli e manipolarli.
‫Possiamo trasformarlo in un formato pronto per i nostri algoritmi di apprendimento automatico.
‫Quindi penso che sia importante prima di iniziare effettivamente a fare il codice vero e proprio è
‫ricordare dove puoi ottenere aiuto mentre guardiamo questi video.
‫Segui il codice nel taccuino di Giove.
‫Se potete.
‫Se non puoi mentre il video sta andando.
‫Non preoccuparti.
‫Basta guardare il video.
‫Guardalo mentre lo percorro e poi affrontalo da solo.
‫Al termine del video, è molto importante provare a scrivere il codice da soli.
‫In caso di dubbio, esegui semplicemente il tuo codice.
‫E non preoccuparti, se viene visualizzato un errore, puoi guardare in diversi punti, come stack overflow o documentazione
‫di panders per capire cosa è andato storto.
‫La cosa più importante è provare tu stesso e poi riprovare, perché questo è ciò che ti
‫aiuterà a imparare.
‫Quindi, in caso di dubbio, esegui il codice e poi se sei ancora bloccato.
‫Non dimenticare, va sempre bene fare una domanda.
‫Non c'è mai una domanda stupida.
‫Questa è una panoramica di ciò che tratteremo, di cosa assecondano è dove ottenere aiuto.
‫Immergiamoci e iniziamo a programmare.