Чему вы научитесь

Загрузка и сохранение данных: Вы научитесь использовать Пандас для чтения и записи данных из различных форматов, таких как CSV, Excel, SQL и других. Вы сможете загружать данные в Пандас DataFrame для последующей обработки и анализа.
Манипуляция данных: Пандас предоставляет богатый набор инструментов для манипуляции данными. Вы научитесь фильтровать, сортировать, группировать, преобразовывать и агрегировать данные в DataFrame. Также, вы узнаете, как работать с пропущенными значениями и дубликатами.
Индексация и выборка данных: Вы научитесь использовать различные методы индексации и выборки данных в Пандас, включая поиск, использование булевых условий и использование меток индекса. Вы научитесь выбирать нужные столбцы и строки, а также работать с многомерными индексами.
Обработка временных данных: Пандас предоставляет мощные инструменты для работы с временными рядами и данных с временной маркировкой. Вы научитесь работать с временными индексами, периодами. Вы также узнаете, как выполнять преобразование временных данных.
Агрегация и статистика: Пандас предоставляет множество функций для выполнения агрегационных операций и вычисления статистики на данных. Вы научитесь считать среднее, медиану, сумму, стандартное отклонение и другие статистические показатели по столбцам и группам данных.

Для кого этот курс

1. Аналитики данных: Pandas предоставляет мощные инструменты для манипулирования и анализа данных. Аналитики данных могут использовать Pandas для загрузки, очистки, преобразования и агрегации данных перед дальнейшим исследованием. 2. Data scientists: Pandas предоставляет удобный интерфейс для работы с данными, что делает ее популярным инструментом среди специалистов по анализу данных. Они могут использовать Pandas для предобработки данных, обработки пропущенных значений, дубликатов, масштабирования, кодирования категориальных данных, и многое другое. 3. Разработчики машинного обучения: Pandas может быть использован для подготовки данных перед обучением моделей машинного обучения. Он предоставляет инструменты для разделения данных на обучающую и тестовую выборки, масштабирования признаков, обработки выбросов, кодирования категориальных признаков и создания новых признаков. 4. Финансисты: Pandas предоставляет функции для работы со временными рядами, что делает его полезным инструментом для анализа финансовых данных. Финансисты могут использовать Pandas для загрузки и обработки временных рядов, расчета статистик и индикаторов, включая скользящее среднее, стандартное отклонение, MACD и другие. 5. Разработчики веб-приложений: Pandas может быть использован для обработки и анализа данных веб-приложений. Он предоставляет инструменты для чтения и записи данных в различных форматах (CSV, Excel, SQL), фильтрации данных, создания сводных таблиц и отчетов. В целом, курс по Pandas будет полезен для всех, кто работает с данными и нуждается в мощных инструментах для их обработки, анализа и манипуляции.

Начальные требования

Для изучения Pandas рекомендуется иметь базовые знания и умения в следующих областях:

Python: Pandas является библиотекой Python, поэтому необходимо иметь хорошее понимание основ Python. Особенно важно знать основные структуры данных в Python, такие как списки, словари и кортежи, а также основы функций, условных операторов и циклов.
Работа с данными: Pandas предназначен для работы с данными, поэтому знание основных понятий и терминологии, таких как таблицы, столбцы, строки, индексы, разделители (delimiter), заголовки (header) и т.д., будет полезным.
Аналитика данных: Хотя для начала работы с Pandas не обязательно иметь опыт работы с анализом данных, знание основных понятий, таких как фильтрация данных, агрегация, группировка, статистика и другие стандартные операции анализа данных будет полезным.
Инструменты разработки: Необходимо иметь установленный Python и Jupyter Notebook или другие инструменты разработки, которые могут быть использованы для выполнения кода и экспериментов с Pandas.

Однако, если у вас нет опыта в одной из этих областей, не стоит волноваться, так как Pandas предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс, который позволяет сравнительно быстро освоить основные концепции и функции библиотеки.