Formación profesional Nyc, Nueva York

Entrenamiento profesional

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AR / VR se utilizan en muchos campos con oportunidades de empleo en constante expansión. Python vs. Excel para análisis de datos En este artículo, discutiremos dos de las herramientas más populares para análisis de datos, Excel y Python.

Los analistas de datos deben poder comunicarse con otros sobre lo que muestran los datos y poder proporcionar recomendaciones realistas basadas en su análisis. Muchas industrias, como la atención médica, la publicidad y el comercio minorista, dependen del trabajo de los analistas de datos para informar sus decisiones y estrategias comerciales. Python acaba de superar los 35 millones de descargas por año y se estima que 5 millones de programadores en todo el mundo están usando Python como su lenguaje preferido. La adopción masiva de Python por parte de los programadores es un testimonio de su fuerza y ​​velocidad.

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Desde buscar respuestas de depuración en Stack Overflow hasta encontrar un trabajo en una nueva ciudad, la red social Python es la reina suprema. El poder de Python se extiende más allá de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el desarrollo web, y se abre camino hacia la automatización. Con el poder de Python, los programadores pueden automatizar tareas que, durante décadas, tuvieron que completarse manualmente. Los scripts de Python son capaces de automatizar innumerables tipos de tareas debido a las extensas bibliotecas que están disponibles en el lenguaje. Además, scikit-learn proporciona a los programadores un conjunto completo de herramientas de modelado de datos como Regresión, Árboles de decisión, Redes neuronales, SVM y Naive Bayes.

Analizaremos cómo se comporta cada una de estas herramientas en una variedad de dimensiones para ayudarlo con sus próximos pasos en el desarrollo y el aprendizaje profesional. Los analistas de datos revisan grandes cantidades de datos para resumirlos, analizarlos y visualizarlos y proporcionar información. Trabajando a partir de datos de múltiples fuentes relevantes, crean y mantienen bases de datos y utilizan técnicas estadísticas para analizar los datos recopilados.

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