Transform 1 and 2 dimensional data in Python Lists and Dictionaries into Numpy Arrays.
Apply reshaping, joining, and splitting operations to Numpy arrays.
Apply aggregate functions mean, mod, average, product, median, standard deviation, variance to Numpy arrays.
This Guided Project Data Analysis in Python: Using Numpy for Analysis is for Intermediate Python learners. In this 1-hour long project-based course, you will learn how to: Transform 1 and 2-dimensional data in Python Lists and Dictionaries into Numpy Arrays, leveraging the real world data of the Lakers starting players to calculate their BMIs and their player efficiency rates. To achieve this, we will work through importing all the necessary python libraries and data, transforming 1D and 2D python data structures to Numpy arrays, performing basic arithmetic operations on Numpy arrays, and performing Numpy aggregation. This project is unique because, there are practice tests to use the Golden State Warriors data and in the end, there's a capstone project that leverages real-world data of the top 10 highest-paid NBA players to calculate their BMIs and player efficiencies using the skills learned. In order to be successful in this project, you will need a basic understanding of python syntax for importing python modules, python JSON module, setting variables, and calling methods of python modules.
Data Analysis
Python Programming
Numpy
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Import Python Libraries and Lakers data.
Transform the Lakers' starting team's data to numpy arrays.
Perform basic arithmetic operations on Lakers team numpy array data.
Calculate the Lakers players BMI with the Numpy array data.
Calculating the BMI of the Golden State Warriors Team
Calculate the Lakers player efficiency rates with Numpy.
Calculate the Golden State Wariors player efficiency rates with Numpy.
Perform Aggregate Functions on Lakers Players data
Perform Aggregate Functions on Golden State Warriors Players data
Calculate the top 10 Highest Paid NBA players BMI and player efficiency rates with Numpy.
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
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