Анализ данных на языке Python
 |
Получить новую профессию за год (очно, онлайн) [Анализ данных на языке Python] |
 |
Подписаться на онлайн уроки в [Telegram-канале] |
- Открытая наука и разработка программного обеспечения для исследований
- Введение в pandas (на русском языке)
- Уроки по работе с pandas (на русском языке)
- Уроки по визуализации данных (на русском языке)
- Кейсы и упражнения по pandas
- Полезные модули и сервисы для анализа данных
- Элементы науки о данных (на русском языке)
- Введение в байесовскую статистику с использованием Python (на русском языке)
- Модульные тесты для специалистов по данным (на русском языке)
- Шпаргалки по pandas и Python
- Учебники по анализу данных на Python (в оригинале)
- Справочники и учебники по визуализации в Python (в оригинале)
- Шпаргалки по Matplotlib (в оригинале)
Введение в pandas на русском языке
Этапы анализа данных на языке Python:
 |
Посмотреть [все видеоуроки Python для анализа данных] |
| 01. Какие данные обрабатывает pandas? | [HTML] | [CoLab] |
| 02. Как мне читать и записывать табличные данные? | [HTML] | [CoLab] |
| 03. Как выбрать подмножество из DataFrame? | [HTML] | [CoLab] |
| 04. Как строить график в pandas? | [HTML] | [CoLab] |
| 05. Как создать новые столбцы? | [HTML] | [CoLab] |
| 06. Как рассчитать сводную статистику? | [HTML] | [CoLab] |
| 07. Как изменить раскладку таблиц? | [HTML] | [CoLab] |
| 08. Как объединить данные из нескольких таблиц? | [HTML] | [CoLab] |
| 09. Как легко обрабатывать данные временных рядов? | [HTML] | [CoLab] |
| 10. Как манипулировать текстовыми данными? | [HTML] | [CoLab] |
Уроки по работе с pandas на русском языке
| Pandas за 10 минут | [HTML] | [CoLab] | [original doc] |
| Типичные задачи Excel, продемонстрированные в pandas (часть 1) | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Типичные задачи Excel, продемонстрированные в pandas (часть 2) | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Советы по выбору столбцов в DataFrame с помощью iloc и filter | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Обзор типов данных pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Использование типа данных категории в pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Руководство по кодированию категориальных значений в Python | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Очистка данных о валюте с помощью pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Эффективная очистка текста с помощью pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Excel процедуры Filter и Edit, продемонстрированные в pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Сводная таблица (pivot_table) в pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Подробное руководство по группировке и агрегированию с помощью pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Объяснение функций Grouper и agg в pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Понимание функции transform в pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Объяснение кросс-таблицы (crosstab) в pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Биннинг (разделение) данных с помощью qcut и cut в pandas | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Моделирование Монте-Карло с помощью Python | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Аккуратные данные (tidy data) в Python | [HTML] | [CoLab] | [original] |
Уроки по визуализации данных на русском языке
| Эффективное использование Matplotlib | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Взгляд на Plotly Express | [HTML] | [CoLab] | [original] |
| Введение в визуализацию данных с помощью Altair (часть 1) | [HTML] | [CoLab] | [original] и [doc] |
| Введение в визуализацию данных с помощью Altair (часть 2) | [HTML] | [CoLab] | [doc] |
| Введение в визуализацию данных с помощью Altair (часть 3) | [HTML] | [CoLab] | [doc] |
| Делаем сетевые графы интерактивными с помощью pyvis | [HTML] | [CoLab] | [original doc] |
| Визуализация с помощью HoloViz (hvplot) | [HTML] | [miniconda] | [original doc] |
Полезные модули и сервисы для анализа данных
Шаблон Cookiecutter на русском языке: позволяет автоматизировать создание структуры файлов и каталогов для проекта по анализу данных.
| Создание простых сводных таблиц в pandas с помощью модуля sidetable | [HTML] | [CoLab] |
| Используем модуль folium для рисования карт | [HTML] | [CoLab] |
| Использование модуля Pandas Profiling для профилирования | [HTML] | [CoLab] |
| Проверка статистических данных с помощью модуля pandera | [HTML] | [CoLab] |
| Pandas Tutor визуализирует, как код Python преобразует DataFrames | [сайт] |
Открытая наука и разработка программного обеспечения для исследований
Исследовательская разработка программного обеспечения (перевод книги)
- Введение [HTML]
- Структура проекта [HTML]
- Создание инструментов с помощью командной оболочки [HTML] [CoLab]
- Открытая наука как драйвер развития научно-исследовательской деятельности [HTML]
- Textbook manifesto by Allen B. Downey [HTML]
- Free Books, Why Not? by Allen B. Downey [HTML]
- Research Software Engineering with Python [HTML] [GitHub]
Элементы науки о данных на русском языке (Elements Of Data Science, professor Allen Downey)
| Исследуем средний вес новорожденных (+упражнения) | [HTML] | [CoLab] | [original (07)] |
| Исследуем отношение между переменными (+упражнения) | [HTML] | [CoLab] | [original (09)] |
Введение в байесовскую статистику с использованием Python на русском языке (Bite Size Bayes, professor Allen Downey)
| Законы вероятности (+упражнения) | [HTML] | [CoLab] | [original (01)] |
| Теорема Байеса (+упражнения) | [HTML] | [CoLab] | [original (02)] |
| Проблема с печеньками (+упражнения) | [HTML] | [CoLab] | [original (03)] |
Кейсы и упражнения по pandas
- Пример очистки данных titanic с помощью apply в [HTML]
- Задание про метод apply в pandas о классификации вин в [Colab]
- Регулярные выражения в Python и pandas [CoLab]
- Что добавляют в избранное на Ozon в 2020 году? [CoLab]
- Что не находят на Ozon в 2020 году? [CoLab]
- Вакансии и зарплаты в Тинькофф в 2019 году [CoLab]
- Анализ статистики COVID-19 в мире [CoLab]
- Анализ частоты запросов на Яндекс.Метрике с помощью модуля pymorphy2 [CoLab]
Шпаргалки по pandas и Python
- Основные функции загрузки и выгрузки данных в Python и pandas [HTML]
- Основные команды при работе с утилитой conda [PDF]
- Типы данных и операции в классическом Python [PDF]
- Операции над матрицами в NumPy [PDF]
- Официальная шпаргалка по pandas [PDF]
- Восхитительная шпаргалка по pandas [PDF]
- Шпаргалка по pandas от Enthought [PDF]
- Презентация по типу данных Series (на русском языке) [PDF]
- Презентация по типу данных DataFrame (на русском языке) [PDF]
- Категориальные данные (на русском языке) [PDF]
- Временные ряды (на русском языке) [PDF]
- Сводные таблицы (на русском языке) [PDF]
- Агрегирование и группировка (на русском языке) [PDF]
- Слияние и соединение (на русском языке) [PDF]
- Объединение наборов данных (на русском языке) [PDF]
- Иерархическая индексация (на русском языке) [PDF]
- Приведение данных в порядок (на русском языке) [PDF]
- Шпаргалка по Seaborn [PDF]
- Шпаргалка по plotly [PDF]
- Шпаргалка по git [PDF]
- Шпаргалка по git от Atlassian [PDF]
- Шпаргалка по git от GitHub Education [PDF]
- Шпаргалка по регулярным выражениям на Python [PDF]
- Шпаргалка по регулярным выражениям (на русском языке) [PDF]
- Шпаргалка по командам IPython [Ipython-quick-ref-sheets]
Учебники по анализу данных на Python / bash в оригинале
- Изучение науки о данных (Learning Data Science by Sam Lau, Joey Gonzalez, and Deb Nolan) [оригинал книги]
- Справочник по науке о данных на Python (Python Data Science Handbook, Jake VanderPlas) [оригинал книги] [GitHub]
- Книга Python для анализа данных, 3-издание (Wes McKinney) (Python for Data Analysis, 3E) [оригинал книги]
- Elements of Data Science by Allen B. Downey [оригинал книги]
- Scientific Computing in Python: Introduction to NumPy and Matplotlib by Sebastian Raschka [оригинал книги]
- Книга интервью по науке о данных (The Datascience Interview Project) [оригинал книги]
- Вычислительное и дедуктивное мышление: основы науки о данных (Data 8) (Computational and Inferential Thinking: The Foundations of Data Science) [оригинал книги]
- Программирование для экономистов (Coding for Economists) [оригинал книги]
- Программирование на Python для науки о данных (PY4DS) (Python Programming for Data Science) [оригинал книги]
- Введение в экономическое моделирование и науку о данных (Introduction to Economic Modeling and Data Science) [оригинал книги]
- The Turing Way project [оригинал книги]
- Введение в культурную аналитику и Python (Introduction to Cultural Analytics & Python) [оригинал книги]
- Введение в науку о Земле и окружающей среде (An Introduction to Earth and Environmental Data Science) [оригинал книги]
- Введение в науку о данных о Земле (Introduction to Earth Data Science) [оригинал книги]
- Воспроизводимая наука о данных с Python (Reproducible Data Science with Python) [оригинал книги]
- Воспроизводимые и надежные рабочие процессы для науки о данных (Reproducible and Trustworthy Workflows for Data Science) [оригинал книги]
- The Programming Historian [оригинал книги]
- Наука о данных в командной строке (Data Science at the Command Line) [оригинал книги]
- Воспроизводимая наука о данных. Инструменты воспроизводимых исследований [лекции на русском языке]
Справочники и учебники по визуализации в Python в оригинале
- Изучите Streamlit [оригинал на сайте автора]
- Картирование и визуализация данных с помощью Python [оригинал на сайте автора]
- Графические библиотеки (автор José Carlos Soage) [оригинальный сайт]
- Поваренная книга по визуализации данных на Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly Express) [оригинальный сайт]
- Учебная программа по визуализации данных (Vega-Lite, Altair) [оригинальный сайт]
- Данные в стране чудес [оригинальная статья]
- Шаблоны проектирования информационных панелей [оригинальный сайт]
Шпаргалки по Matplotlib
- Шпаргалка по Matplotlib [PDF]
- Шпаргалка Быстрый старт 1 [PNG]
- Шпаргалка Быстрый старт 2 [PNG]
- Шпаргалка для начинающих [PNG]
- Шпаргалка для продвинутых пользователей [PNG]
Источники данных
- PySport [сайт проекта]
Модульные тесты для специалистов по данным на русском языке
- Возможности pytest [блокнот в Colab]
Python и кибербезопасность
- Блокноты переехали на [отдельную страницу]