Dieses Edureka-Video zur 'Datenextraktion mit Python' hilft Ihnen zu verstehen, wie wir Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe von Python-Bibliotheken extrahieren können. Folgende Themen werden behandelt:
Was ist Datenextraktion?
Python-Bibliotheken zur Datenextraktion
Datenextraktion aus einer PDF-Datei
Datenextraktion aus einer API
Schritte beim Web Scraping
Beispiel für Web Scraping
Um unseren Kanal zu abonnieren und die Glocke zu aktivieren, um in Zukunft keine Updates von uns zu verpassen:
https://goo.gl/6ohpTV ----------------------------------------------------------------------------------------
#Edureka #PythonEdureka #datenextraktionpython #pythonprojekte #pythonprogrammierung #pythontutorial #PythonTraining
----------------------------------------------------------------------------------------
Wie funktioniert es?
1. Dies ist ein 5-wöchiger, von einem Dozenten geleiteter Online-Kurs, 40 Stunden Aufgaben und 20 Stunden Projektarbeit.
2. Wir bieten 24x7 persönliche LIVE-Technikunterstützung, um Ihnen bei Problemen oder Klärungen während des Kurses zu helfen.
3. Am Ende des Trainings arbeiten Sie an einem Echtzeitprojekt, für das wir Ihnen eine Note und ein verifiziertes Zertifikat ausstellen!
----------------------------------------------------------------------------------------
Über den Kurs
Python ist eine der führenden, flexiblen und leistungsstarken Open-Source-Sprachen, die leicht zu lernen und zu verwenden ist und über leistungsstarke Bibliotheken für Datenmanipulation und -analyse verfügt. Seit über einem Jahrzehnt wird Python in der wissenschaftlichen Berechnung und in stark quantitativen Bereichen wie Finanzen, Öl und Gas, Physik und Signalverarbeitung eingesetzt.
Das Python-Zertifizierungstraining von Edureka konzentriert sich nicht nur auf die Grundlagen von Python, Statistik und maschinellem Lernen, sondern hilft auch, Expertise in angewandter Datenwissenschaft im großen Maßstab mit Python zu erlangen. Das Training ist ein schrittweiser Leitfaden zu Python und Datenwissenschaft mit umfangreicher praktischer Anwendung. Der Kurs ist mit mehreren Aktivitätsproblemen, Aufgaben und Szenarien gefüllt, die Ihnen helfen, praktische Erfahrungen bei der Lösung von Vorhersagemodellierungsproblemen zu sammeln, die maschinelles Lernen mit Python erfordern. Von den Grundlagen der Statistik wie Mittelwert, Median und Modus bis hin zur Erkundung von Funktionen wie Datenanalyse, Regression, Klassifikation, Clustering, Naive Bayes, Kreuzvalidierung, Label-Encoding, Random Forests, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines mit unterstützenden Beispielen und Übungen, die Ihnen helfen, in die Materie einzutauchen.
Darüber hinaus werden Sie in Reinforcement Learning unterrichtet, was wiederum ein wichtiger Aspekt der künstlichen Intelligenz ist. Sie werden in der Lage sein, Ihre Maschine basierend auf realen Szenarien mit maschinellen Lernalgorithmen zu trainieren.
Der Python-Kurs von Edureka behandelt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Konzepte von Python, wie das Schreiben von Python-Skripten, Sequenz- und Dateioperationen in Python. Sie werden Bibliotheken wie pandas, numpy, matplotlib, scikit verwenden und Konzepte wie maschinelles Lernen mit Python, Skripte und Sequenzen meistern.
----------------------------------------------------------------------------------------
Warum Python lernen?
Es bleibt eine beliebte Wahl für Datenwissenschaftler, die es zum Erstellen und Verwenden von Anwendungen für maschinelles Lernen und anderen wissenschaftlichen Berechnungen nutzen. Python halbiert die Entwicklungszeit mit seiner einfach zu lesenden Syntax und der einfachen Kompilierungsfunktion. Das Debuggen von Programmen ist in Python ein Kinderspiel mit dem integrierten Debugger.
Es läuft auf Windows, Linux/Unix, Mac OS und wurde auf Java- und .NET-virtuelle Maschinen portiert. Python ist kostenlos zu verwenden, auch für kommerzielle Produkte, aufgrund seiner OSI-zugelassenen Open-Source-Lizenz.
----------------------------------------------------------------------------------------
Für wen ist dieser Kurs geeignet?
Programmierer, Entwickler, technische Leiter, Architekten
Entwickler, die ein 'Machine Learning Engineer' werden möchten
Analytics-Manager, die ein Team von Analysten leiten
Business-Analysten, die maschinelles Lernen (ML)-Techniken verstehen möchten
Informationsarchitekten, die Expertise in Predictive Analytics erlangen möchten
'Python'-Fachleute, die automatische Vorhersagemodelle entwerfen möchten
----------------------------------------------------------------------------------------
Für weitere Informationen schreiben Sie uns bitte an sales@edureka.in oder rufen Sie uns an unter IND: 9606058406 / US: 18338555775