SharePoint의 계산된 열 | 개요
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LuckyTemplates 사용자를 위한 Python II – 온디맨드 플랫폼의 새로운 과정
세계에서 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python은 매우 동적이며 거의 모든 유형의 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. 자동화에서 데이터 사이언스에 이르기까지 모든 분야에 적합합니다. Netflix가 사용하는 추천 알고리즘의 천재이자 자율 주행 자동차의 비밀입니다.
중 한 명인 Gaelim Holland가 진행하는 이 새로운 과정에서 LuckyTemplates 사용자는 일반적인 보고서 개발 프로세스에서 Python II 사용을 최대화하는 방법을 배울 수 있습니다.
목차
파이썬 II의 힘 이해하기
Python이 이전 프로그래밍 언어와 다른 점은 객체 지향이라는 사실입니다. 코드가 작성되는 프로세스 대신 객체 또는 코드 데이터에 초점을 맞춥니다. 이것은 파이썬에게 다른 언어에는 일반적으로 없는 유연성을 제공합니다.
Python을 사용하면 사용자는 동일한 기본 코드를 다른 목적으로 반복해서 사용할 수 있습니다. 필요에 따라 개체를 추가하거나 제거하기만 하면 됩니다. 이것이 Python이 일반적으로 C 또는 C++와 같은 언어에 비해 초보자가 배우기 쉬운 이유입니다.
Python의 또 다른 장점은 사용하지 않는 개체를 찾아 시스템에서 제거하는 기능입니다. 이렇게 하면 작업할 때 공간이 확보되어 사용 가능한 메모리를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
오픈 소스 언어로 누구나 자유롭게 Python을 배우고 사용할 수 있습니다. 이것은 프로그래머가 시스템을 지속적으로 디버깅함에 따라 Python이 수년에 걸쳐 천천히 개선되고 완성된 이유 중 하나입니다. 엄청난 수의 사용자를 감안할 때 리소스도 풍부합니다.
데이터 분석 측면에서 Python은 아무리 복잡하더라도 시각화 및 통계 계산에 적합합니다. ��라서 LuckyTemplates의 완벽한 파트너입니다.
뭘 기대 할까
이 과정은 LuckyTemplates 사용자가 일반적으로 LuckyTemplates에서는 불가능한 방식으로 데이터를 정리하고 자연어 처리(NLP)를 수행할 수 있도록 Python에 사용되는 함수, 알고리즘 및 프로그래밍 방법에 대해 배울 수 있도록 돕기 위해 만들어졌습니다.
이 과정에서는 다음에 대해 배웁니다.
- 사용자 정의 기능 구축과 같은 일반적인 프로그램 개념
- 데이터를 빠르게 변환하고 정리하는 방법
- 텍스트 분석 개념을 LuckyTemplates 대시보드에 통합하는 방법
- 다양한 데이터 세트에 적용할 수 있는 반복 가능한 코드를 작성하는 방법
- 히트 맵 및 커널 밀도 플롯과 같은 복잡한 Python 시각적 개체
- "for loops", "list comprehension" 및 "user defined functions"와 같은 프로그래밍 개념
- 기본 및 알고리즘 방법을 사용하여 토큰화, 표제어 추출, 정서 및 빈도에 NLP 개념을 적용합니다.
이러한 주제 등을 통해 Python II가 데이터로 작업하고 보고서를 개발하는 방식을 최적화하는 방법에 대한 견고한 기반을 마련할 수 있습니다.
과정 대상
이 과정은 Python의 기본 사항에 어느 정도 익숙하고 이 기본 지식을 다음 단계로 끌어올리는 데 관심이 있는 초급에서 중급 LuckyTemplates 사용자에게 적합합니다.
커스텀 워드클라우드, 사용자정의 복합함수, 히트맵, 이모지 처리, 감정 분석을 배우고 싶은 분들에게 적극 추천합니다.
하지 않았다면 지금이 업그레이드하기 가장 좋은 시기입니다.
개림홀랜드 소개
Gaelim 은 옴니 채널 분석에 대한 철저한 지식과 온/오프라인 데이터를 유입 경로 분석에 통합하는 혁신적인 데이터 분석가 이자 디지털 채널 최적화 전문가입니다. 이 분야에서 15년 이상 근무한 그는 전환율 최적화, 통계 과학 및 A/B 테스트를 통해 온라인 판매, 수익 및 클릭 유도문안을 극대화하는 방법을 마스터했습니다.
경력 전반에 걸쳐 그는 스타트업 조직에서 Fortune 500대 기업에 이르기까지 다양한 조직에서 여러 데이터 과학 역할을 수행했습니다.
모두 제일 좋다,
LuckyTemplates 팀
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