Обработка данных на языке Python. Часть 1

В курсе изучаются основные подходы и библиотеки обработки и визуализации данных в языке Python. Слушатели учатся методам работы с разными типами данных – от слабоструктурированных, до табличных, а также учатся решать практические задания по подготовке данных, с использованием открытых наборов данных и API. В курсе слушатели знакомятся с библиотеками, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач, такими как Ipython, Pandas, Numpy, Matplotlib и Scikit-learn, и др.

Модуль 1. IPython: интерактивные вычисления и среда разработки. Облачная среда вычислений Google Colab. Модуль 2. Основы работы с модулем Pandas. Датафреймы и базовые операции над ними. Модуль 3. Чтение и запись данных, форматы файлов. Библиотека Os. Модуль 4. Переформатирование данных: очистка, преобразование, слияние, изменение формы . Модуль 5. Агрегирование данных и групповые операции. Модуль 6. Основы работы с модулем NumPy: массивы и векторные вычисления. Модуль 7. Построение графиков и визуализация. Библиотека Matplotlib. Модуль 8. Временные ряды. Передискретизация периодов. Скользящее среднее.