Курс состоит из 4 больших частей.
1. Анализ данных
- Вы изучите работу с импортом, объединением, преобразованием, фильтрацией данных на pandas, а также научитесь предсказывать тренды.
- Вы сможете самостоятельно загружать данные в формате CSV, TSV, Excel, извлекать из них значения, находить взаимосвязи между разными наборами данных, преобразовывать и усекать наборы данных. В заключении вы освоите математический аппарат линейной регрессии для поиска линейной связи между данными и эффективно примените его для предсказания значений в будущем.
2. Парсинг данных
- Вы изучите получение данных в Python, используя библиотеку requests API и форматы JSON и XML (включая SOAP).
- Научитесь работать с неструктурированными данными в HTML, собирать их и преобразовывать в фреймы данных.
- Научитесь собирать данные целиком с сайта в несколько потоков: создадите мультипроцессного робота-паука.
- В завершении установите SQLite и загрузите все собранные данные в базу, а также научитесь выбирать из базы данных непосредственно в фреймы данных.
3. Визуализация данных
- Вы изучите анатомию matplotlib и типы визуализации различных данных: линии, области, столбцы, круговые диаграммы.
- Научитесь визуализировать зависимости между данными и линейную регрессию с помощью seaborn: построите ящичковые и парные диаграммы, диаграммы распределения.
- Изучите визуализацию временных (хронологических) данных: ряды, скользящие средние, отклонения и «японские свечи».
- В завершении разберете работу с гео-данными и построение фоновых картограмм по нескольким наборам данных, используя geopandas.
4. Генерация отчетов и автоматизация
- В этом курсе вы научитесь создавать и преобразовывать PDF документы, генерировать их из HTML кода, используя шаблонизатор, отправлять отчеты по e-mail и автоматизировать работу.
- В курсе используются библиотеки reportlab, pypdf2, pdfkit, jinja2, smtplib, email, binascii, io, а также бинарный файл wkhtmltopdf. Решаем задачи по созданию PDF документа через холст, разбору PDF документа, объединению PDF документов, созданию HTML и PDF документов из HTML, шаблонизации HTML через jinja2, преобразованию бинарных данных в base64-кодировку. В заключении разберем отправку e-mail, включая HTML-письма и вложенные PDF отчеты.
Чему вы научитесь:
- Работа с данными с помощью pandas и numpy
- Получение наборов данных из множества источников
- Преобразование данных и предсказание последовательностей
- Работа с HTTP, JSON, API, SOAP
- Парсинг и скрепинг HTML сайтов
- Визуализация данных: тренды и зависимости
- Гео-данные м фоновые картограммы
- Генерация PDF отчетов
- HTML документы и шаблонизация
- Отправка email и автоматизация работы
Требования:
- Базовые знания Python
- Базовые знания HTML
Для кого этот курс:
- Начинающие разработчики Python с интересом к анализу данных
- Веб-программисты, изучающие Python для получения и разбора данных
- Менеджеры, планирующие использовать Python для автоматизации работы
- Научные работники, использующие Python для обработки данных
