• What we'll do 2018是 AI 技术爆发的一年, 在所有AI 技术中, 海量数据的清洗/探索/整理 是最关键的第一步; 这个领域中 Pandas 是世界公证最工具, 完全用 Python 实现, 基于 numpy 深度定制, 异常友好和直觉的对各种数据集进行各种人性化的观察/统计/分析/操控... 配合 Jupyter 交互界面,我们可以自在的对数据集进行前所未有的快乐嗯哼... 但是, 问题来了, Pandas 发布已经有10年, 官方文档超过3000+页,还都是原文的, 这对初学者是一大挑战; 所以, 社区发起了: Pandas documentation sprint (https://python-sprints.github.io/pandas/) 聚集全球20+城市, 3000+工程师,在同一天,集中的对文档进行优化/复审/改
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• What we'll do
2018是 AI 技术爆发的一年, 在所有AI 技术中, 海量数据的清洗/探索/整理 是最关键的第一步;
这个领域中 Pandas 是世界公证最工具, 完全用 Python 实现, 基于 numpy 深度定制,
异常友好和直觉的对各种数据集进行各种人性化的观察/统计/分析/操控...
配合 Jupyter 交互界面,我们可以自在的对数据集进行前所未有的快乐嗯哼...
但是, 问题来了, Pandas 发布已经有10年, 官方文档超过3000+页,还都是原文的,
这对初学者是一大挑战;
所以, 社区发起了: Pandas documentation sprint
(https://python-sprints.github.io/pandas/)
聚集全球20+城市, 3000+工程师,在同一天,集中的对文档进行优化/复审/改进;
珠海GDG 针对数据科学爱好者/Python 初学者, 引导大家一起用一个下午,
完成 Pandas 使用入门;
欢迎任何对 AI/Python/Pandas/Jupyter 有兴趣的开源技术爱好者前来,
现场完成经典的 10分钟快速开始 教程翻译/实践/增补/改进,
以及===>发布;-)
• What to bring
0: 巨大坚定的兴趣
1: 个人电脑, 确保可以正常工作3小时
以下可选项:
2: 事先安装好 Python 3.6 环境
3: 事先安装好 Jupyter 环境
4: 事先安装好 Pandas 环境
5: 事先安装好 Sphinx 环境
6: 预习 git,github,rST(新结构化文本) 等相关工具/知识
7: ...一切以上事先准备过程中, 涉及到的所有知识
• Important to know
嫑被以上要求吓到, 其实, 嘦有一颗好奇的心, 一台稳定运行有足够空间(至少50Gb 空闲硬盘)的电脑;
任何人都可以在一个下午3.7小时以内完成 Pandas 基础操作入门,
并爆发数据科学的巨大热情, 迫不及待的回家开发自己的 AI 了...
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