Udemy - Data Science für Python: NumPy, Pandas, Matplotlib & SciPy [TP]

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[Tutorialsplanet.NET] Udemy - Data Science für Python NumPy, Pandas, Matplotlib & SciPy 0. Websites you may like
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1 - Einleitung
  • 1 - Uber mich.mp4 (23.1 MB)
  • 2 - Zusammenfassung.mp4 (14.4 MB)
  • 3 - Bedienung von Udemy.mp4 (31.4 MB)
  • 4 - Wie bewerte ich diesen Kurs.mp4 (28.6 MB)
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10 - Scipy
  • 68 - Simple Optimierung von Funktionen.mp4 (94.8 MB)
  • 68 - SimpleOptimierungFunktionen-instructor.py (2.1 KB)
  • 68 - SimpleOptimierungFunktionen.py (1.2 KB)
  • 69 - Optimierung mit Basinhopping.mp4 (59.6 MB)
  • 69 - OptimierungBasinhopping-instructor.py (1.1 KB)
  • 69 - OptimierungBasinhopping.py (0.8 KB)
  • 70 - Curve Fitting.mp4 (96.7 MB)
  • 70 - CurveFitting-instructor.py (1.6 KB)
  • 70 - CurveFitting.py (1.1 KB)
11 - Anhang
  • 71 - Was passiert ab hier.mp4 (44.5 MB)
  • 72 - Deep Learning Neuronale Netze Keras TensorFlow & Python.mp4 (35.9 MB)
  • 72 - Gutschein Link.txt (0.1 KB)
  • 73 - Gutschein Link.txt (0.1 KB)
  • 73 - SQL Grundlagen Lerne Datenbanken MySQL schnell & einfach.mp4 (16.3 MB)
  • 74 - Deep Learning Grundlagen Lerne Logistic Regression von AZ.mp4 (18.3 MB)
  • 74 - Gutschein Link.txt (0.1 KB)
  • 75 - Deep Learning Lerne von AZ wie du die Keras API einsetzt.mp4 (24.5 MB)
  • 75 - Gutschein Link.txt (0.1 KB)
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2 - Einfuhrung & Installation
  • 10 - Windows Installation von VS Code.mp4 (159.4 MB)
  • 11 - Mac Installation VS Code.mp4 (57.8 MB)
  • 12 - Kursmaterialien zum Download.mp4 (37.0 MB)
  • 13 - Kurs-Struktur-mit-L-sung.zip (158.1 MB)
  • 13 - Kurs-Struktur-ohne-Material.zip (257.4 KB)
  • 13 - Kursmaterialien.html (0.2 KB)
  • 5 - Einfuhrung Python und VS Code.mp4 (18.4 MB)
  • 6 - Windows Installation Python und Anaconda.mp4 (92.0 MB)
  • 7 - MacOS Installation Python und Anaconda.mp4 (31.8 MB)
  • 8 - Anaconda Environment erstellen.mp4 (47.1 MB)
  • 9 - Python Module installieren.mp4 (35.8 MB)
3 - Python Basics
  • 14 - Syntax.mp4 (20.8 MB)
  • 14 - syntax-instructor.py (0.3 KB)
  • 15 - Variablen.mp4 (65.7 MB)
  • 15 - vars-instructor.py (0.4 KB)
  • 16 - Zahlen.mp4 (28.3 MB)
  • 16 - numbers-instructor.py (0.3 KB)
  • 17 - Casting.mp4 (65.2 MB)
  • 17 - cast-instructor.py (1.2 KB)
  • 18 - Strings.mp4 (82.9 MB)
  • 18 - strings-instructor.py (0.4 KB)
  • 19 - Operators.mp4 (96.0 MB)
  • 19 - operators-instructor.py (0.4 KB)
  • 20 - Nutzer Eingaben nutzen mithilfe von input.mp4 (40.5 MB)
  • 20 - input-instructor.py (0.4 KB)
4 - Datenstrukturen
  • 21 - Listen 1.mp4 (38.5 MB)
  • 21 - listen-instructor.py (1.2 KB)
  • 22 - Listen 2.mp4 (38.7 MB)
  • 22 - liste.py (0.4 KB)
  • 23 - Tuples.mp4 (34.0 MB)
  • 23 - tuples-instructor.py (0.4 KB)
  • 24 - Sets.mp4 (38.3 MB)
  • 24 - sets-instructor.py (0.7 KB)
  • 25 - Dictionaries.mp4 (45.5 MB)
  • 25 - dict-instructor.py (0.5 KB)
5 - Schleifen und Kontrollstrukturen
  • 26 - Kontrollstruktur if else.mp4 (53.1 MB)
  • 26 - ifelse-instructor.py (0.1 KB)
  • 27 - Schleife While.mp4 (41.6 MB)
  • 27 - while-instructor.py (0.1 KB)
  • 28 - Schleife For.mp4 (40.7 MB)
  • 28 - for-instructor.py (0.1 KB)
  • 29 - List Comprehension 1.mp4 (60.3 MB)
  • 29 - list-com.py (0.8 KB)
  • 30 - List Comprehension 2.mp4 (38.1 MB)
  • 30 - list-com.py (0.8 KB)
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6 - Methoden und Funktionen
  • 31 - Einfuhrung Funktionen.mp4 (40.7 MB)
  • 31 - func.py (0.3 KB)
  • 32 - Globale und lokale Variablen.mp4 (78.7 MB)
  • 32 - global-local-var.py (0.4 KB)
  • 33 - Funktionen mit Ruckgabewerten 1.mp4 (29.9 MB)
  • 33 - func-return.py (0.1 KB)
  • 34 - Funktionen mit mehreren Ruckgabewerten 2.mp4 (48.3 MB)
  • 34 - func-return.py (0.2 KB)
  • 35 - Funktionen mit mehreren Parametern 1.mp4 (93.2 MB)
  • 35 - func-kwarg.py (0.5 KB)
  • 36 - Funktionen mit mehreren Parametern 2.mp4 (59.1 MB)
  • 36 - func-kwarg.py (0.3 KB)
  • 37 - Das NoneKeyword.mp4 (47.7 MB)
  • 37 - keyword-none.py (0.2 KB)
  • 38 - Funktionen uberladen.mp4 (23.1 MB)
  • 38 - func-overload.py (0.4 KB)
  • 39 - Parametern mit defaultWerte.mp4 (40.6 MB)
  • 39 - func-default-values.py (0.7 KB)
  • 40 - Innere Funktionen.mp4 (54.4 MB)
  • 40 - inner-function.py (0.6 KB)
  • 41 - Closures.mp4 (46.0 MB)
  • 41 - func-closer.py (0.8 KB)
  • 42 - Die MainFunktion.mp4 (44.8 MB)
  • 42 - func-main.py (0.8 KB)
  • 43 - call by value und call by name.mp4 (70.6 MB)
  • 43 - callbyvalue-reference.py (1.5 KB)
  • 44 - Rekursive Funktion.mp4 (77.2 MB)
  • 44 - func-recursive.py (0.9 KB)
7 - NumPy
  • 45 - Jupyter Notebook.mp4 (47.7 MB)
  • 46 - Lists vs Arrays.mp4 (67.0 MB)
  • 46 - array-vs-list-instructor.py (1.0 KB)
  • 46 - array-vs-list.py (1.0 KB)
  • 47 - For Schleife vs DotFunktion.mp4 (92.9 MB)
  • 47 - loop-vs-skalar-instructor.py (1.5 KB)
  • 47 - loop-vs-skalar.py (1.5 KB)
  • 48 - Vektoren und Matrizen.mp4 (45.1 MB)
  • 48 - Vektoren-Matrizen-instructor.py (0.8 KB)
  • 48 - Vektoren-Matrizen.py (0.8 KB)
  • 49 - Automatisch Matrizen generieren

Description

Udemy - Data Science für Python: NumPy, Pandas, Matplotlib & SciPy [TP]

Der NumPy, Scipy, Pandas und Matplotlib Grundlagenkurs: Sei bereit für Deep Learning, Machine Learning und Data Science

What you'll learn

Verstehe und programmiere mit dem Numpy Stack.
Lerne die Grundlagen von Python
Nutze NumPy, um Berechnungen durchzuführen und Daten zu generieren
Nutze Pandas, um Daten aus Excel auszulesen und zu verarbeiten
Nutze Matplotlib, um Daten in Diagramme zu visualisieren
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