挑战

Pandas 挑战 深入数据挖掘，运用 Python Pandas 技能应对新的数据挑战！本挑战提供两个数据分析项目供您选择：Pymoli 英雄 或 PyCitySchools。选择您感兴趣的项目，尽情发挥您的数据分析能力，磨练您的技能！ 项目准备 创建一个名为 pandas-challenge 的新代码库。 将新代码库克隆到您的计算机。 在本地代码库中，为 Pandas 挑战创建一个目录。使用与挑战相对应的文件夹名称： HeroesOfPymoli 或 PyCitySchools。 将您的 Jupyter 笔记本添加到此文件夹。这将是运行分析的主要脚本。 将以上更改推送到 GitHub 或 GitLab。 项目选择 选项 1：Pymoli 英雄 恭喜您！您在数据挖掘领域取得了巨大进展，现在是时候迎接新的挑战了！

准备好深入 Pandas 数据分析世界了吗？选择“魔兽英雄”或“城市学校”挑战，应用你的 Pandas 技能解决真实数据难题。创建一个新的 GitHub 仓库，命名为“pandas-challenge”，并在本地克隆。根据你选择的挑战创建“魔兽英雄”或“城市学校”文件夹，并在其中创建 Jupyter Notebook 进行分析。完成后，将更改推送到 GitHub。

感谢您点评Avi的所有Coding Jr开发挑战库！Louis的挑战描述强调了前端功能，我开始在后端使用Sinatra应用程序来提供静态文件，希望在前端使用Angular构建。后端非常简单，没有数据库，尽管模型模拟了数据库模型。lfa目录通过ajax调用返回了类似nosql查询的信息。学生模型包含成绩信息，模拟了关系模型。这是我第一次尝试Angular应用程序，功能可以很容易地扩展到持久化数据。

挑战大数据是当前信息时代面临的重要课题，其涉及到数据处理与隐私保护的复杂挑战。随着数据量的急剧增长，如何高效利用大数据并保护用户隐私成为关键问题。

PLSQL练习已准备就绪，这是您提升技能的机会。

熊猫任务-深入了解Python Pandas并将其应用于新场景！在这个任务中，您将选择并完成两个数据挑战之一，确保每个挑战都得到充分的关注。创建名为pandas-challenge的新存储库，并按要求将其克隆到本地计算机。根据您选择的挑战（HeroesOfPymoli或PyCitySchools），在本地存储库中创建相应的目录，并添加您的Jupyter笔记本以进行主要分析。完成所有更改后，将其推送到GitHub或GitLab。选项1：Pymoli英雄，祝贺您在数据挖掘矿山中的成就！

在Pymoli数据挖掘任务中，您将面临两项数据挑战，您可以选择其中之一。在本地存储库中创建相应的目录，并将其推送到GitHub或GitLab。

温顿资本，一家寻求挖掘隐藏信号的数据科学家的公司，发起了一项挑战：预测股票收益。这项比赛要求参赛者利用股票的历史表现和隐藏特征来预测当日和当日收益，而不会被噪音干扰。温顿的研究科学家们精心策划了这场比赛，为社区带来了挑战，并让他们了解了温顿日常处理的各种问题。他们期待着与Kagglers互动，并从他们独特的背景和创新方法中学习。虽然比赛提供现金奖励，但其主要目标不是商业性的。参赛者保留他们创建的知识产权，其适用性将被评估。

本项目包含两个可选的数据分析挑战，考验您对 Python Pandas 的理解和应用能力。请从“Pymoli 英雄”和“城市学校分析”中选择一项挑战完成。 项目结构:* 为项目创建一个新的代码仓库，命名为“pandas-challenge”。* 在本地仓库中创建对应挑战名称的文件夹（“HeroesOfPymoli” 或 “PyCitySchools”）。* 在文件夹中创建 Jupyter Notebook 文件，作为分析脚本。* 将所有更改上传至 GitHub 或 GitLab。 挑战选项:1. Pymoli 英雄: 分析游戏玩家数据，例如玩家数量、热门商品、消费趋势等，并提供洞察。2. 城市学校分析: 分析学校和学生数据，评估学校表现、预算分配策略等，并撰写报告。 请选择您感兴趣的挑战，深入研究数据，并运用 Pandas 技能进行分析。

学校提供的MATLAB数值分析练习题非常有参考价值，不容错过！