Fundamentals Of Python For Data Mining

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Description

This course aims to cover the fundamentals of Python programming through real world examples, followed by a touch on Data Science. Python programming basics such as variables, data types, if statements, loops, functions, module, object and classes are very important and this course will try to teach these with a Console Calculator project. 

The course will than run through the popular data mining libraries like pandas, matplotlib, scipy, sklearn briefly on iris dataset to do data manipulation, data visualizations, data exploration with statistics (inferential and descriptives), model and evaluation. 

You do not need to know programming for this course.  

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This course aims to cover the fundamentals of Python programming through real world examples, followed by a touch on Data Science. Python programming basics such as variables, data types, if statements, loops, functions, module, object and classes are very important and this course will try to teach these with a Console Calculator project. 

The course will than run through the popular data mining libraries like pandas, matplotlib, scipy, sklearn briefly on iris dataset to do data manipulation, data visualizations, data exploration with statistics (inferential and descriptives), model and evaluation. 

You do not need to know programming for this course.  

This course is based on my ebooks at SVBook. 

Basic knowledge

  • Computer Knowledge
  • Basic coding knowledge

What will you learn

  • This course aims to cover the fundamentals of Python programming through real world examples, followed by a touch on Data Science. Python programming basics such as variables, data types, if statements, loops, functions, module, object and classes are very important and this course will try to teach these with a Console Calculator project and teaches data mining libraries like pandas, matplotlib, scipy, sklearn briefly on iris dataset to do data manipulation, data visualizations, data exploration with statistics (inferential and descriptives), model and evaluation

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