Python для анализа данных
1Создание виртуальных окружений в PythonСоздание виртуальных окружений в PythonРазберем venv, установку зависимостей, изоляцию окружений и базовый рабочий setup для проектов.2Библиотека Numpy: сжатая версияБиблиотека Numpy: сжатая версияБыстрый вход в массивы, индексацию, векторные операции и базовые приемы работы с численными данными.3Библиотека NumpyБиблиотека NumpyПодробно пройдем ndarray, broadcasting, агрегации, reshape и методы эффективных вычислений.4Библиотека MatplotlibБиблиотека MatplotlibПостроим базовые графики, настроим оси, подписи, легенды и научимся собирать понятные визуализации.5Библиотека ScipyStatsБиблиотека ScipyStatsПосмотрим на распределения, генерацию случайных величин и статистические методы из scipy.stats.6Библиотека PandasБиблиотека PandasИзучим Series и DataFrame, чтение данных, фильтрацию, типы столбцов и базовые преобразования.7Библиотека SeabornБиблиотека SeabornРазберем статистические графики, сравнение распределений и быстрые способы визуального анализа данных.8Операции в PandasОперации в PandasПройдем merge, groupby, pivot table, агрегации и более сложные приемы обработки таблиц.9Библиотека PlotlyБиблиотека PlotlyСоберем интерактивные графики, научимся настраивать hover, слои и удобную навигацию по данным.