Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации

Научимся работать с pandas, импортировать и майнить данные из Сети, строить графики и картограммы, создавать отчеты

4.10 (84 reviews)

Udemy

platform

Русский

language

Other

Why take this course?

🌟 Курс "Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации" 🌟

Возьмите курс на мастерство данных уже сегодня!

Для доступа к курсам ITtensive на Udemy, просто напишите на support@ittensive.com с названием курса или группы курсов, которые вас интересуют. 🚀

Обзор курса:

Курс "Парсинг и анализ данных на Python" разбит на четыре основные части, каждая из которых полноценно развивает ваши навыки работы с данными:

Анализ данных 📊
- Изучите основы работы с pandas для импорта, объединения, преобразования и фильтрации данных.
- Освойте предсказание трендов и анализ взаимосвязей между наборами данных.
- Узнайте математический аппарат линейной регрессии и примените его для прогнозирования значений в будущем. 📈
Парсинг данных 🔍
- Научитесь извлекать данные из API, работая с JSON и XML форматами (включая SOAP).
- Изучите работу с неструктурированными данными в HTML и их преобразование в фреймы данных.
- Создайте мультипроцессного робота-паука для сбора данных целиком со сайта.
- Загрузите собранные данные в SQLite и учините их извлечение в pandas. 🛠️
Визуализация данных ✨
- Ознакомьтесь с библиотекой matplotlib и различными типами визуализации данных.
- Умейте построение графиков и картограмм, включая зависимости, линейную регрессию, ряды, скользящие средние и "японские свечи".
- Разберете работу с гео-данными и их визуализация с помощью geopandas. 🌎
Генерация отчетов и автоматизация 📑
- Создайте и преобразите PDF документы из HTML, используя шаблонизатор jinja2.
- Отправляйте генерированные отчеты по e-mail.
- Автоматизируйте процесс создания PDF отчетов с использованием библиотек reportlab, pypdf2, pdfkit и binascii. 🤖

В курсе:

Итеративный подход: Начните с основных концепций и постепенно переходите к более сложным задачам.
Реальные проекты: Применяйте полученные знания на практике, решая реальные задачи.
Поддержка от экспертов: Получайте поддержку и уточнения от опытных инструкторов по всему пути обучения.
Расширенная документация: Используйте широкий набор библиотек и инструментов, которые будут вам нужны для реализации различных сценариев работы с данными.

Не упустите шанс улучшить свои навыки в области анализа и обработки данных с помощью Python! Запишитесь на курс сегодня и превратитесь в профессионала по данным. 🎓