데이터 과학 튜토리얼
오늘날 데이터가 세상을 지배합니다. 이로 인해 데이터 과학자에 대한 엄청난 수요가 발생했습니다.
데이터 과학자는 데이터 기반 의사 결정을 통해 기업이 비즈니스를 개선할 수 있도록 지원합니다.
지금 데이터 과학 학습 시작하기 »사례를 통한 학습
"Try it Yourself" 편집기를 사용하여 Python 코드를 편집하고 결과를 볼 수 있습니다.
예시
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy
import stats
full_health_data = pd.read_csv("data.csv", header=0, sep=",")
x = full_health_data["Average_Pulse"]
y = full_health_data["Calorie_Burnage"]
slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)
def myfunc(x):
return
slope * x + intercept
mymodel = list(map(myfunc, x))
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, mymodel)
plt.ylim(ymin=0, ymax=2000)
plt.xlim(xmin=0, xmax=200)
plt.xlabel("Average_Pulse")
plt.ylabel ("Calorie_Burnage")
plt.show()
"Try it Yourself" 버튼을 클릭하여 작동 방식을 확인하십시오.
파이썬 다운로드
공식 Python 웹 사이트에서 Python 다운로드: https://python.org