Обработка данных с Python, NumPy и pandas

Исходные данные редко готовы к анализу, часто содержат недостающие значения, непоследовательное форматирование и структурные проблемы. Изучение методов очистки и подготовки этих данных является наиболее важным шагом в рабочем процессе любого специалиста по данным. Этот текстовый курс поможет вам перейти от необработанных, хаотических наборов данных к чистым, структурированным данными, готовым к моделированию. Вы создадите прочный фундамент в манипулировании данными с использованием стандартных библиотек Python. Что вы узнаете: Понимание основных структур данных и представления данных в Python; Очистить беспорядочные массивы данных, обрабатывая отсутствующие значения, дубликаты и неправильные типы данных; Эффективно манипулировать многомерными массивами с помощью NumPy; Фильтровать, группировать и агрегировать сложные масситы данных с помощья панды; Применять современные методы обработки данных. Вы начнете с основных понятий структур данных, прежде чем перейти к практическому манипулированию с NumPy и pandas, изучая их с помощью четких письменных объяснений и практических примеров кода. Начните читать сегодня, чтобы построить основные навыки подготовки данных, которые нужны каждому специалисту по данным.