【文件属性】：
文件名称：Fintech_2020:数据科学导论
文件大小：30.54MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-20 04:20:11
JupyterNotebook
金融科技_2020
数据科学导论
该存储库包含2020-2022年RANEPA硕士课程“金融技术”的一年级学生的数据分析入门课程的程序。
该课程包括以下部分：
数据类型，条件，循环，容器和功能编程。
Numpy和线性代数。
Scipy ，概率论和应用统计学。
EDA （探索性数据分析）-探索性数据分析。
时间序列处理，日期和外部数据源。
通过链接您将找到pdf格式的基本python， numpy和pandas讲座。 Jupyter Notebooks文件夹包含Jupyter笔记本格式的讲座和研讨会。 Data文件夹-用于讲座，实践课和家庭作业的数据。 您可以从下载考试数据。
文件Обобщение знаний.ipynb包含最常用于解决应用问题的基本命令。
评估
学生评估标准：
FinalScore = 0.1 * Datacamp + 0.1 * HW1 + 0.2
【文件预览】：
Fintech_2020-master
----Images()
--------bootstrap.jpg(177KB)
----Jupyter Notebooks()
--------Практика 3. EDA. Графический анализ данных.ipynb(1.39MB)
--------Практика 4. EDA. Решение.ipynb(273KB)
--------Практика 5. Вернем рубль по 30!.ipynb(8KB)
--------Практика 1. Python и Прикладная статистика.ipynb(8KB)
--------Обобщение знаний.ipynb(289KB)
--------Практика 4. EDA.ipynb(39KB)
--------Практика 2. Базовый EDA.ipynb(19KB)
--------Лекция 1. Контейнеры, функции.ipynb(35KB)
--------Практика 2. Базовый EDA. Решение.ipynb(28KB)
--------Практика 5. Вернем рубль по 30!. Решение.ipynb(376KB)
--------Лекция 4. Анализ временных рядов.ipynb(189KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------Лекция 3. Прикладная статистика и проверка гипотез.ipynb(630KB)
--------Лекция 2. Numpy.ipynb(59KB)
----.DS_Store(8KB)
----DataAnalysis(1B)
----README.md(3KB)
----Data()
--------olympic_games.txt(36.55MB)
--------telecom_churn.csv(273KB)
--------cardio.csv(2.81MB)
--------COVID-19-geographic-disbtribution-worldwide-2020-12-08.xlsx(3.35MB)
--------athlete_events.csv(39.58MB)
--------.DS_Store(6KB)
--------howpop_train.csv(32.46MB)