10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

18 полезных библиотек для анализа данных в Python

Наша подборка будет разбита на две части — первые 8 библиотек предназначены для предварительной обработки и очистки данных от мусора, следующие 10 — для визуализации подготовленных данных.

Библиотеки для форматирования и очистки данных

В нашем мире всё запутано и переплетено — то же самое можно сказать и об информации. Недавнее исследование показывает, что очистка данных занимает до 60% времени у специалистов по Data Scienсe. И 57% из них считают, что это самая утомляющая часть работы. Чтобы сделать этот процесс более приятным и быстрым, существует множество библиотек, о которых мы вам и расскажем.

Эта библиотека предназначена для разведочного анализа данных, а именно — для автоматизации самых болезненных его частей, в том числе и для очистки данных — говорящий пример её работы можно посмотреть на странице проекта на Github.

Datacleaner

Этот проект также может принимать на вход данные в DataFrame (как утверждает разработчик, “datacleaner — не что-то магическое, просто взять необработанный текст и автоматически распарсить его он не может”), и затем выбирает строки с пропущенными или некорректными значениями и исправляет их таким образом, каким вы ему скажете (например, заменяет их на средние или медианные значения).

PrettyPandas

DataFrames, конечно, сильный инструмент, но он создаёт не те таблицы, которые вы бы хотели показать своему боссу. PrettyPandas использует pandas Style API, чтобы привести датафреймы в удобоваримый вид.

Tabulate

Tabulate позволяет выводить в удобном виде списки списков (или другие iterable структуры из iterable структур), списки (или другие структуры) из словарей), двумерные массивы NumPy, pandas.DataFrame и массивы записей NumPy. Причём выгружать он их может не только в консоль, но и в HTML, PHP или Markdown Extra, что является очень приятным дополнением.

Scrubadub

Часто приходится обрабатывать конфиденциальные данные, выдавать которые не стоит (например, если вы работаете в сфере здравоохранения или в сфере финансов). На помощь приходит scrubadub, которая может удалять из списка данных имена, телефоны, URL’и, идентификаторы Skype и многое другое. Естественно, присутствует возможность гибкой настройки того, что именно вы хотите убрать и каким образом.

Arrow

Отдельной проблемой для нативного Python является работа с временем. Нужно парсить строки, учитывать часовые пояса, и на всё это уходят многие строки не очень интересного кода. Эту проблему должна решить библиотека Arrow.

Beautifier

У этой библиотеки довольно простая задача — упростить работу с URL’ами и email-адресами. С её помощью вы можете парсить почтовые адреса по доменами и именам пользователей, а URL-адреса — по доменам и различным параметрам (например, UTM’ам или токенам).

Полное название этой библиотеки — Fixes text for you. Она предназначена для того, чтобы превращать плохие Unicode строки ( “quotesâ€\x9d или ü ) в хорошие Unicode строки ( «quotes» или ü соответственно).

Библиотеки для визуализации данных

Если просматривать страницы Python Package Index, можно найти библиотеки практически для любого отображения данных, от GazeParser‘а для отслеживания движения глаз, до pastalog‘а для отображения развития нейронной сети в реальном времени. Некоторые из этих библиотек крайне узкоспециализированы, а некоторые могут использоваться почти для любой задачи. В этой подборке мы приводим 10 достаточно универсальных Python библиотек для отображения данных.

Matplotlib

Matplotlib за более чем 10 лет своего существования уже фактически стала стандартом визуализации на Python. Многие современные библиотеки для построения графиков проектируются для работы совместно с matplotlib. Некоторые библиотеки, например, pandas или Seaborn, представляют из себя обёртки над matplotlib. Однако вместе с широтой возможностей приходит и сложность в устройстве, и, как следствие, работать с библиотекой тоже не всегда легко. Ещё один минус — оформление в духе 90-х, которое явно не подойдёт для презентаций. Последнее, однако, должен решить релиз 2.0.

Seaborn

Как уже было сказано выше, Seaborn — обёртка над matplotlib, привносящая в неё улучшения (главным образом в плане эстетики).

Ggplot

Ggplot базируется на ggplot2 (система построения графиков на языке R) и использует принципы Grammar of Graphics. Как следствие, работа с ней сильно отличается от работы с matplotlib. Если верить автору, библиотека не предназначена для создания сложных персонализированных графиков, а ориентирована скорее на простоту.

Bokeh

Bokeh также использует Grammar of Graphics, однако, в отличии от ggplot, он не портирован с R, а написан на самом Python. Библиотека поддерживает выгрузку в виде объектов JSON, в HTML-документы или интерактивные веб-приложения, равно как и поддерживает передачу данных в реальном времени и в виде потоков.

Pygal

Из основных преимуществ этой библиотеки можно выделить предельную простоту, возможность выгрузки данных в SVG-файлы (аккуратно, при больших объёмах данных SVG, пожалуй, не стоит использовать из-за проблем производительности) и возможность встраивать результат работы в веб-приложения.

Plotly

Так же, как Pygal и Bokeh, Plotly адаптирован для работы в интерактивных веб-приложениях. Его уникальные возможности — контурные графики, дендограммы и 3D чертежи.

Geoplotlib

Как можно догадаться из названия, Geoplotlib предназначена для работы с картами. Для её работы необходим Pyglet (объектно-ориентированный интерфейс). Так как практически ни одна из остальных библиотек не предлагает API для работы с картами, очень приятно иметь ту, которая специально заточена под них.

Gleam

Эта библиотека была написана под вдохновением от пакета Shiny для языка R. Она позволяет превращать результаты анализа данных в интерактивные веб-приложения, используя только Python скрипты, т.е. вам не нужно знать ни HTML, ни CSS, ни JavaScript. Gleam может работать совместно с любой библиотекой визуализации Python. Создав график, вы можете подключить к нему поля для фильтров, чтобы пользователи могли сортировать и отбирать данные, которые им необходимы.

Missingno

Если библиотеки для очистки входных данных от пропущенных полей (путём удаления таких записей целиком, или подстановки средних/медианных значений) вам не подходят, то вы можете легко визуализировать полноту данных с помощью Missingno. Библиотека может не только визуализировать данные, но и сортировать их или отбирать в зависимости от корреляций с, скажем, дендограммами.

Leather

Создатель Leather, Кристофер Гроскопф, удачно описал своё творение: “Leather — чертёжная библиотека для Python для тех, кому нужен график прямо сейчас, и его не волнует насколько он идеален”. Он спроектирован для работы со всеми типами данных и выводит данные в SVG, благодаря чему вы можете масштабировать графики без потери качества (к слову, у нас есть отличная статья о векторных и битовых форматах изображений). Библиотека достаточно новая, поэтому к ней всё ещё отсутствует часть документации. Чертежи с её помощью можно сделать достаточно примитивные, но это только начало ��

Возможно, вам также покажется полезной наша подборка “10 малоизвестных, но полезных библиотек для Python”.

Python самоучитель: 8 простых шагов к изучению Python

Python является одним из самых универсальных и наиболее широко используемых языков программирования в мире. Он очень популярен среди начинающих программистов и дает возможность перейти практически к любой области программирования, которую вы выберете, именно поэтому многие изучают Python самоучитель.

К сожалению, многие обучающие ресурсы по Python для чайников слишком общие и поверхностны. Это может затруднить изучение Python с нуля, поэтому я написал это пошаговое руководство, которое научит вас программировать на языке Python.

Начнем с краткого описания, что такое язык программирования Python и для чего он обычно используется. Затем перейдем к тому, что узнаем, как выучить Python и что вам нужно сделать, чтобы начать. Приведу примеры ресурсов, которые вы можете использовать во время обучения, и покажу вам, как продолжать прогрессировать, даже если вы достигните плато.

Удачи, и я надеюсь, вам понравится эта статья!

Шаг 1: Что такое Python и для чего он нужен

Прежде чем изучать Python, вы должны знать, что это такое и для чего он используется. Проще говоря, Python – это высокоуровневый, чрезвычайно универсальный язык программирования, который можно использовать практически для всего, что не требует определенного языка. Перед вами некоторые его функции, которые делают его выбором номер один для изучения Python для чайников:

  • Синтаксис Python прост, что делает его довольно простым в использовании. На самом деле, некоторые люди утверждают, что лучший способ освоить Питон язык – это начать писать свои собственные программы. Большая часть синтаксиса достаточно логична, чтобы позволить вам начать делать это на самых ранних этапах изучения кода.
  • Большинство программистов считают Python очень простым языком для изучения. На самом деле, это самый распространенный язык в школах по всему миру.
  • Python очень функционален, и вы можете делать с ним почти все.

Наличие всех этих функций привело к тому, что Python получил широкое распространение во всем мире. Он используется в различных областях, в том числе:


  • Бэк-энд разработка сайта.
  • Разработка игр.
  • Наука о данных и анализ.
  • Разработка мобильных приложений.
  • Робототехника и ИИ.

Если вы мечтаете работать в одной из этих областей, то вам пора начать изучать Python самоучитель!

Шаг 2: Запишитесь на онлайн-курс

Сейчас вы наверное думаете, что это очередное скучное, общее учебное пособие, за которым ничего не стоит. Неверно! На самом деле я вложил свой многолетний опыт, чтобы составить это пошаговое руководство, и я действительно считаю, что это почти лучший Python самоучитель для изучения языка программирования.

Онлайн курсы зачастую недооцениваются. В современном мире не нужно идти в университет и заканчивать курс информатики, чтобы стать программистом. На самом деле, я считаю, что онлайн-курсы – гораздо лучший способ изучить программирование на Python. У курсов есть некоторые особенности, среди них:

  • Онлайн-курсы позволяют вам работать в своем собственном темпе, что идеально подходит для людей с полной занятостью и неотложными делами.
  • Хорошие онлайн-курсы охватывают все аспекты, которые вам нужно знать в четкой и сжатой форме.
  • Онлайн-курсы позволяют вам возвращаться к сложным концепциям и разделам курса столько раз, сколько захотите.

Тем не менее, вы также должны быть очень самодисциплинированными и мотивированными, чтобы учиться через онлайн-курс. Отсутствие сроков или сроков выполнения может затруднить продвижение вперед, поэтому не забывайте об этом. Теперь, когда я выяснил, почему я считаю, что онлайн-курсы являются лучшим способом изучения Python, вот несколько моих любимых курсов:

Интерактивный курс по Python

Интерактивный курс по Python – отличное место для начала вашего пути к освоению программирования на Python. Он прост, начинается с основ, и не пропускает важных деталей. Интерактивный характер курса позволяет писать код прямо в веб-браузере, что еще больше улучшает процесс обучения.

Курс Python с нуля

Если вы хотите начать изучать Python самоучитель без какого-либо опыта, то вам следует подумать о видеокурсе изучение Python с нуля. Этот курс, содержащий чуть менее 2 часов высококачественного видеоконтента, научит вас всему: от базового синтаксиса до более сложных концепций Python.

Базовый Python самоучитель

Если вы программист с нулевыми знаниями в области программирования, то лучшим способом изучения Python может стать более углубленный видеокурс, в котором больше времени уделяется обучению Python для начинающих. Курс по основам Python» идеально подходит под это описание. Более 5 часов отличного видеоконтента обеспечат вам обучение на протяжении нескольких недель!

Шаг 3: Установка Python на компьютер

* Вы можете пропустить этот шаг, если у вас есть компьютер Apple. Компьютеры Apple поставляются с предустановленным Python. Компьютеры с Windows не имеют такой функции

Если вам нужно использовать Python на Windows, вам необходимо скачать и установить его на свой компьютер. Существует две основные версии Python: Python 2 и Python 3. Это означает, что вам нужно выбрать правильную версию для ваших целей (Python самоучитель содержит необходимые материалы и программы к установке).

В большинстве случаев лучше всего загрузить обе версии. Многие старые программы были построены на Python 2, что означает, что они не будут работать с Python 3. Однако более новая версия предлагает множество улучшений по сравнению со старой, что означает, что она является более подходящей для людей, которые ищут как выучить Python.

Установка Python

Чтобы установить Python на свой компьютер, вам необходимо перейти на страницу загрузок Python. Первое, что вы заметите, это то, что доступны буквально сотни различных версий. Для изучения языка и ознакомления с его основным синтаксисом достаточно загрузить последнюю версию. Следуйте инструкциям вашего компьютера и установите Python, как и любую другую программу.

Мастер Йода рекомендует:  Зачем сайту нужна раскрутка

Поздравляем, теперь вы готовы перейти к следующему шагу!

Шаг 4: Познакомимся поближе с другими курсами

Теперь, когда вы начали изучать Python самоучитель и успешно загрузили Python на свой компьютер, пришло время посмотреть другие ресурсы, которые могут пригодиться вам. По отдельности каждый из них не сможет вас обучить программированию на Python, они существуют лишь для того, чтобы вы могли оттачивать собственное мастерство. Вот некоторые из ресурсов, которые вы можете использовать, когда изучаете Python:

Отсылочные руководства

Если вы действительно серьезно относитесь к изучению Python, вам нужно иметь в закладках качественное справочное руководство. Справочные руководства станут одним из ваших самых ценных инструментов в вашей карьере программиста. Официальный справочник по языку Python предлагает четкие объяснения о синтаксисе, соглашениях и способах программирования. Это позволяет вам искать решения сложных концепций или другие вещи, с которыми у вас проблемы. При правильном использовании справочное руководство может значительно ускорить процесс написания кода.

Видео на YouTube

Видео на YouTube также отлично подходит для демонстрации сложных программных идей. Лично мне нравится искать прямо на YouTube, когда я сталкиваюсь с тем, чего не понимаю. Быстрый поиск того, что доставляет вам трудности, обычно приводит к появлению различных видео по этой теме. Убедитесь, что вы подписаны на ваши любимые обучающие каналы по Python, и быть уверенным в том, что они приносят вам пользу!

Онлайн форумы

Онлайн-форумы по программированию также являются отличным местом для получения помощи, когда вы застряли на одном месте. Я обычно иду на онлайн-форумы, если у меня есть блок кода, который я не совсем понимаю. Сделайте короткий пост о своей проблеме, добавьте код, над которым вы работаете, если он уместен, и откиньтесь на спинку кресла и ждите, пока кто-то вам поможет!

Шаг 5: Подберите подходящий фреймворк для работы

Фреймворки (среда разработки) – это программы, призванные облегчить вашу жизнь программиста. Если говорить про Питон язык, то большинство фреймворков предназначены для веб-разработки. Их можно использовать, чтобы помочь вам быстрее разрабатывать веб-приложения, проверять, что ваш код соответствует последним тенденциям, и дать вам больше времени, чтобы сосредоточиться на своей работе. Если вы серьезно хотите стать разработчиком Python, вам следует начать знакомство с фреймворками. Вот некоторые из самых популярных платформ для Python:

  • Django – это бесплатная среда разработки веб-приложений с открытым исходным кодом, используемая разработчиками по всему миру. Он направлен на то, чтобы предоставить разработчикам все, что им нужно, а не полагаться на сторонние библиотеки.
  • Flask – это небольшая среда разработки, созданная помочь вам создать высококачественную основу веб-приложения для вашего сайта. Это модульное решение, позволяющее вам использовать расширения в случае необходимости. Он также включает ряд готовых функций, которые одновременно красивы и чрезвычайно полезны.
  • Pyramid – похож на Django, но он фокусируется на простоте и удобстве использования. Он совместим с приложениями любого размера, что делает его популярным среди разработчиков по всему миру.

Это лишь некоторые из наиболее распространенных фреймворков на Python. Вам не нужно изучать все функции всех наиболее распространенных сред, пока вы изучаете Python самоучитель. Вместо этого убедитесь, что вы знакомы с ними, с тем, для чего они используются, и с их основными функциями.

Шаг 6: Создание своего проекта

К настоящему моменту вы должны были найти подходящий вам способ изучения Python. Вы уже должны представлять примерно, что такое Python, и вы должны начать понимать, как создавать свои собственные программы. Сейчас лучше всего начать практиковать свои навыки.

По моему опыту, один из лучших способов изучения Python – это практиковать то, что вы уже знаете, создавая свои собственные программы. Создать свои собственные простые программы легко. Не переживайте, что вы сразу не создадите шедевр мирового масштаба. Вместо этого сосредоточьтесь на создании маленьких кусочков кода, которые делают определенные вещи. Следующие шаги помогут вам при запуске вашего первого проекта:

  1. Придумайте парочку простых программ на Python. Запишите их, и выберите несколько, которые кажутся интересными и которые вы сможете создать.
  2. Начните писать вашу программу. Убедитесь, что вы сразу исправляете ошибки по ходу программирования, прежде чем они выльются в серьезные проблемы. Возможно, вам будет полезно начать с написания краткого плана с подробным описанием шагов, которые необходимо предпринять для написания своей программы.
  3. После того, как вы закончите свою программу, просмотрите на нее и убедитесь, что у вас есть комментарии в коде, объясняющие, что вы сделали и почему. Разместите свой код на онлайн-форуме и попросите людей проверить его для вас.

Ваша первая программа не будет представлять ничего особенного. Ожидайте много отрицательных отзывов, но вам необходимо принять к сведению этот отзыв и используете его для улучшения вашей следующей программы.

Шаг 7: Убедитесь, что знаете, где ошибки в коде

Вам однозначно надо уделить внимание ошибкам, которые совершают люди при программировании на Python, когда будете проходить Python самоучитель. На мой взгляд, понимание ошибок в коде является основной частью изучения Python. Если вы не знаете, что означает конкретная ошибка или как ее исправить, вы не сможете эффективно устранить неполадки в вашем коде.

Если вы еще не узнали о распространенных ошибках Python, я бы порекомендовал потратить хотя бы несколько часов на ознакомление с ними. Посетите веб-сайт Python для получения полного списка типов ошибок и способов их устранения.

Помните, что если вы не можете найти ответ на что-то самостоятельно, обязательно разместите его на форуме. Кто-то сможет вам помочь!

Шаг 8: Тренируйтесь каждый день

Если вы действительно серьезно относитесь к изучению Python для чайников и хотите стать профессиональным программистом, то вам необходимо постоянно совершенствоваться. Мне нравится каждый день пытаться бросить себе вызов, чтобы знать, что я узнаю что-то новое, что я применяю все, что уже изучил, и чтобы я продолжал улучшать мои навыки в Python. Есть много разных способов бросить вызов себе ежедневно. Вот некоторые из моих любимых:

Проверяйте чужой код

Я обнаружил, что работа с чужим кодом является отличным способом изучения Python. Мне нравится заходить на такой сайт, как GitHub, и искать какой-нибудь открытый исходный код, который выглядит интересно. Я загружаю файл кода, открываю его в своем редакторе и работаю над его разбором. Убедитесь, что вы понимаете весь синтаксис и то, что делает каждая строка кода. Делайте заметки, если вам нужно, и вносите улучшения, если можете.

Бросьте вызов

Еще один отличный способ освоить новые навыки Python – это помогать другим людям. Зайдите на ваш любимый форум по программированию и найдите кого-нибудь, кто попросит помочь. Если вы можете, постарайтесь помочь им решить проблему. Это поможет вам улучшить свои навыки решения проблем.


Complete A Coding Challenge

Вызовы в программировании – это весело, увлекательно и они заставляют вас мыслить нестандартно. Google покажет множество веб-сайтов, предлагающих проблемы в программировании. В большинстве случаев вам будут предоставлены подробные инструкции, и вам потребуется создать программу, которая будет выполнять нужные вам действия.

Заключение

Изучение нового языка программирования может быть трудным. Тем не менее, это пошаговое руководство было тщательно разработано, чтобы помочь вам найти подходящий способ изучения Python с нуля. Я ответил на вопросы, связанные с тем, как изучать «питон язык», мы рассмотрели некоторые ресурсы и методы обучения, которые содержит Python самоучитель. А также было рассказано про то, как можно оттачивать свои навыки программирования.

Я думаю, что эта статья обрисовала в общих чертах подходящий способ изучить Python в самые короткие сроки. Начните с изучения Python, что это такое, и что вы можете с ним сделать. Приобретите Python самоучитель по всем основам, и прорабатывайте его, пока вы не освоитесь с основным синтаксисом и концепциями.

Познакомьтесь с другими ресурсами, такими как справочные руководства и видео, и узнайте, как их использовать максимально эффективно. Узнайте про то, какие ошибки совершают люди при программировании и структурах, а затем начните создавать свои собственные программы. Не забывайте практиковаться так часто, как можете, и сосредоточьтесь на изучении новых вещей каждый раз, когда вы пишете код на Python.

Прежде всего, не забывайте получать удовольствие от программирования!

Знакомимся с анализом данных на Python. Часть 1

В этой статье мне хотелось бы рассказать о втором этапе обучения алготрейдингу, нацеленном на такую важную вещь как анализ данных. Мы рассмотрим изучение и использование библиотек pandas, matplotlib, продолжим осваивать Python и биржевое дело.

Если вы прошли первый этап, то уже немного освоили Python, изучили стандартные конструкции языка, попользовались некоторыми библиотеками и уже знаете, что биржа это далеко не только Forex. После прохождения данного этапа вы сможете проводить некоторый анализ биржевых данных, строить свои графики и индикаторы, а так же станете более подкованы в техническом анализе.

Анализ данных используется не только в трейдинге, он необходим в машинном обучении, в статистических расчетах, в математическом моделировании и многом другом. Поэтому познакомившись с этой достаточно сложной темой, вы сможете найти ей применение во многих сферах.

Переходим к обучению

Данная статья разбита на три части для удобства восприятия. В этой части будут рассмотрены источники, необходимые для освоения анализа данных, создания графиков, изучения Python, во второй — знакомство с техническими индикаторами и построением своих графиков, а в третьей — разберем обучение биржевому делу.

Этап 2.1. Анализ данных

1. Изучение pandas

pandas — библиотека с открытым исходным кодом для Python, построенная поверх более низкоуровневого пакета NumPy, используемая для обработки и анализа данных.

Нуждаясь в быстром и гибком инструменте для количественного анализа финансовой информации Уэс Мак-Кинни приступил к созданию pandas в 2008 году, сейчас данная библиотека считается одной из наиболее динамично развивающихся библиотек для анализа данных на Python.

Эта высокоуровневая библиотека позволяет строить сводные таблицы, выделять колонки, использовать фильтры, выполнять группировку по параметрам, запускать функции (сложение, нахождение медианы, среднего, минимального, максимального значений), объединять таблицы и многое другое. В pandas можно создавать и многомерные таблицы.

Дам небольшое пояснение по основным структурам библиотеки с которыми придется работать.

Series – это маркированная одномерная структура данных, ее можно представить, как таблицу с одной строкой.

Создать Series можно так:

Столбец слева это индекс, справа — значения.

DataFrame – это двумерная маркированная структура. Идейно она очень похожа на обычную таблицу, что выражается в способе ее создания и работе с ее элементами.

Pandas может работать со следующими типами данных:

  • Табличные данные («плоские таблицы»), такие как SQL или Excel.
  • Упорядоченные и неупорядоченные временные ряды.
  • Произвольные матричные данные с метками строк и столбцов.
  • Другие формы представления статистических данных.

В будущем pandas планирует стать инструментом анализа и обработки данных, доступным для любого языка программирования.

Далее я расскажу как освоить pandas.

1.1. Прохождение серии уроков по pandas на сайте devpractice.ru

В самом начале автор рассказывает как установить pandas на разные платформы и затем переходит к описанию двух главных в библиотеке структур данных, Series и DataFrame.

Далее речь идет о том как работать с ними, как создавать, производить операции с элементами, получать доступ к данным различными способами, добавлять индексы и другое. Для новичка думаю лучший туториал в рунете.

1.2. Изучение статьи о pandas на сайте khashtamov.com

Достаточно объемная статья со множеством примеров и простым изложением. Отдельное упоминание статья заслуживает за то, что в ней приведен анализ временных рядов на примере акций Apple, что позволяет увидеть как на практике применяется библиотека и показывается работа с построением графиков с помощью библиотеки matplotlib, о которой речь пойдет ниже.

1.3. Изучение цикла статей о pandas на сайте pythonworld.ru

Не лишним будет изучить этот источник, т.к. там неплохо рассказывается о методе read_csv и не только.

1.4. Изучение официальной документации pandas

Документация написана на английском языке, но это не мешает эффективно изучить библиотеку. Если вы не знаете языка, тогда поможет онлайн-переводчик. В документации содержится всё, что необходимо знать о панде. Тем более написана она достаточно простым языком. Структуру Panel можно опустить, т.к. она в будущем будет удалена из pandas.

1.5. Чтение литературы: Маккинни — “Python и анализ данных»

Данная книга будет полезна не только для изучения pandas, в ней так же рассказывается о NumPy, matplotlib и многом другом. Единственное, что за основу взят Python 2.7, потому что большая часть научного сообщества на момент написания книги ещё не перешла на Python 3. Впрочем, если не считать немногих исключений, у вас не возникнет трудностей с исполнением при­веденного в книге кода, даже если работать с Python 3.7.

Книга покажется сложной для новичков, поэтому достаточно читать по 5-10 страниц в день.

Совет: При работе с pandas удобно использовать Jupyter Notebook. Это интерактивная среда для программирования на языке Python, которая позволяет объединить код, текст, графики, математические формулы и скомбинировать всё в одном отчете.

2. matplotlib

Библиотека matplotlib — самый популярный в Python инструмент для создания графиков и других способов визуализации двумерных данных.

Пакет поддерживает многие виды графиков и диаграмм:

  • Графики.
  • Диаграммы разброса.
  • Столбчатые диаграммы и гистограммы.
  • Круговые диаграммы.
  • Ствол-лист диаграммы.
  • Контурные графики.
  • Поля градиентов.
  • Спектральные диаграммы.

С помощью matplotlib можно делать и анимированные изображения.

2.1. Прочитать интерактивный учебник “Научная графика в Python”

Автор учебника Павел Шабанов старается описать библиотеку во всех подробностях. Даёт множество примеров и просто хорошо объясняет. Немного процитирую: “Создание рисунка в matplotlib схоже с рисованием в реальной жизни. Так художнику нужно взять основу (холст или бумагу), инструменты (кисти или карандаши), иметь представление о будущем рисунке (что именно он будет рисовать) и, наконец, выполнить всё это и нарисовать рисунок деталь за деталью.”

2.2. Изучить серию шпаргалок по matplotlib


Это можно назвать серией уроков с достаточно подробным описанием возможностей библиотеки, где под каждой строкой кода дается пояснение.

2.3. Подробнее изучить pyplot

“Так как matplotlib организована иерархически, а наиболее простыми для понимания человеком являются самые высокоуровневые функции, то знакомство с matplotlib начинают с самого высокоуровневого интерфейса matplotlib.pyplot. Интерфейс matplotlib.pyplot. является набором команд и функций, которые делают синтаксис графических matploltib команд похожим на команды, используемые в среде MATLAB.” — позаимствовано из интерактивного учебника “Научная графика в Python”.

Этап 2.2. Продолжение процесса изучения Python

1. Прохождение курса на Stepik.org “Python: основы и применение”

Мастер Йода рекомендует:  Алгоритмы — всё по этой теме для программистов

По сути является продолжением курса «Программирование на Python», описанного в первом этапе. Задачи посложнее, но вполне подъёмные для тех кто прошел 1 этап. Автор отлично объясняет механизмы работы языка, в следствии чего приходит лучшее понимание процесса разработки. Если с прохождением курса возникнут сложности, советую посмотреть видео курс по Python из прошлого этапа.

В день достаточно уделять этому ресурсу 1 час.

2. Чтение литературы: Лутц — “Изучаем Python. 4 издание”

Думаю книга Лутца стала уже классикой, её рекомендуют почти все, кто когда то изучал Python. И это оправданно, данная книга полностью раскрывает философию Python и показывает возможности языка, которые вы можете узнать, только лишь в англоязычной документации. Почти на всех форумах книга “Изучаем Python” рекомендуется как пособие для тех, кто осваивает язык с нуля, однако я считаю, что она хорошо пойдет, тем кто уже освоил некоторые азы. Книга написана в 2011 году, но не потеряла актуальности и в 2020.

В день рекомендую читать по 15 страниц.

3. Решение задач в Pythontutor.ru

Если вы уже решили все задачи в интерактивном учебнике на первом этапе, можете пропустить данный пункт, если нет, продолжайте решение.

Заключение

Срок данного этапа составляет приблизительно 2-3 месяца. Но изучение pandas и matplotlib не ограничивается данным этапом и потребует дополнительного времени, потому что возможности библиотек очень обширны. Как говорится век живи — век учись.

�� В комментариях задавайте вопросы. Посоветуйте свои книги и статьи по этой теме.

Переходите к следующей части, посвященной знакомству с техническими индикаторами и графиками в среде Jupyter.

Python для анализа данных: 8 концепций, о которых вы могли забыть

Если вы когда-либо «гуглили» одни и теже вопросы, термины или синтаксис снова и снова, знайте — вы не одиноки.

Я делаю это постоянно!

Это нормально, если вы постоянно заглядываете на StackOverflow или на другие ресурсы в поисках ответов на ваши вопросы. Однако это замедляет ваш рабочий процесс и ставит знак вопроса относительно вашего полного понимания языка.

Сегодня, у нас есть бесконечное множество свободных и доступных источников информации, найти которые мы можем по одному запросу в поисковике — в любое удобное для нас время. Однако данное явление может стать как благословением, так и проклятием. Иногда мы просто не в состоянии эффективно обрабатывать большие объемы информации. Кроме того, ежеминутно обращаясь к различным информационным ресурсам, мы начинаем зависеть от них — что в долгосрочной перспективе может стать очень плохой привычкой.

Однажды, я заметил за собой одну особенность: на протяжении определенного времени, я несколько раз просто копировал фрагменты кода с различных тематических форумов, вместо того чтобы заняться изучением и закреплением на практике некоторых концепций в языке, чтобы в будущем подобных проблем у меня не возникло.

Такой подход я называю ленивым подходом. Конечно, в краткосрочной перспективе это сэкономит вам определенное количество времени, однако в конечном итоге вы станете менее продуктивным и это немало навредит вашему профессиональному и карьерному росту.

Не так давно я начал изучать онлайн-курс на Udemy под названиями «Python for Data Science and Machine Learning» («О я говорю как этот парень с Youtube»). На первых занятиях мне напомнили некоторые концепции и синтаксис, которые я постоянно упускаю из виду при выполнении анализа данных на Python. Для того чтобы закрепить в памяти изученный материал и немного упростить вам жизнь и сэкономить время — я написал эту статью. В ней мы рассмотрим несколько концепций, которые многие из нас забывают при работе с Python, NumPy и Pandas.

Для каждой концепции я написал краткое описание и примеры. Для лучшего усвоения, я добавил ссылки на видео-уроки и другие ресурсы, которые также помогут вам в изучении каждой концепции.

Понимание однострочных списков

Писать цикл for каждый раз, когда вам нужно определить какой-то список — утомительно. К счастью, Python может решить эту проблему одной строчкой кода. Синтаксис может показаться вам немного сложным для понимания, но как только вы познакомитесь с ним и научитесь применять его на практике- вы будете использовать его довольно часто.

Source: Trey Hunner

Посмотрите на примеры выше и ниже. Здесь вы увидите, как мы обычно понимаем списки в Python с помощью цикла for против создания списка с помощью одной единственной строчки кода, о чем я и говорил.

Lambda — функции

Вы когда-нибудь уставали от создания функции после функции ограниченного использования? Если да, то Lambda придет к вам на помощь! Лямбда-функции используются для создания небольших, одноразовых и анонимных объектов функций в Python. Они позволяют создавать функции без создания функции.

Основной синтаксис Lambda- функции:

Обратите ваше внимание на то, что Lambda- функции могут выполнять все то же самое, что и обычные функции, если есть только одно выражение. Ознакомьтесь с простым примером ниже, и видео, которое будет далее, для того чтобы лучше разобраться с функцией Lambda и познать всю ее мощь:

Map и Filter

Как только вы полностью разберетесь с Lambda- функциями, изучите возможность их сопряжения с функциями map и filter — в дальнейшем это может стать мощным инструментом для вас.

В частности, map берет список и преобразует его в новый список, выполняя определенные операции над каждым элементом. В примере ниже она проходит через каждый элемент и выводит результат в новый список. Обратите внимание: функция list просто преобразует вывод в список.

Функция Filter принимает список и правило фильтрации, подобно функции map, однако возвращает подмножество исходного списка, сравнивая каждый элемент с логическим правилом фильтрации.

Arange и Linspace

Для создания быстрых и простых массивов в NumPy используйте функции arange и linspace. Каждая из этих функций имеет свое специфическое предназначение, но они привлекательны (в отличии от использования диапазона) тем что они выводят массивы NumPy, с которыми зачастую, в дальнейшем, намного проще работать.

Arange возвращает равномерно расположенные значения в пределах заданного интервала. Наряду с начальной и конечной точкой вы также можете определить размер шага или тип данных, если это необходимо. Обратите внимание на то, что конечная точка интервала значится как ‘cut-off’, поэтому она не будет включена в выходные данные массива.

Linspace очень похож на функцию Arange. Функция Linspace возвращает равномерно расположенные числа за указанный интервал, при этом учитывая начальную и конечную точку интервала и ряд других данных — все это linspace равномерно распределит в массиве NumPy. Это особенно полезно для визуализации данных и при построении осей графика.

Что на самом деле обозначает ось?

Вы наверняка сталкивались с этим, когда удаляли столбец в Pandas или складывали значения в матрице NumPy. Если же не сталкивались, готовьтесь к тому, что этот момент обязательно наступит. Сейчас мы рассмотрим эту проблему на примере удаления столбца:

Уже и не помню, сколько раз я писал эти строки кода, прежде чем понял, для чего я прописывал значения осям. Как вы можете догадаться, исходя из вышеприведенного кода, установив значение на 1, вы получите столбцы, а значение 0 дает строки. Но почему именно так? Вот мое мнение на этот счет:

Вызов атрибута shape из датафрейма Pandas возвращает нам tuple (кортеж) с первым значением, обозначающим число строк, и вторым значением, обозначающим количество столбцов. Вы можете спросить: «Как это индексируется в Python?». Так вот, строки находятся в 0, а столбцы в 1, так же, как и при значении оси.

Функция Concat, Merge и Join

Если вы знакомы с SQL, то вам будет намного проще разобраться с этим функциями. А если не знакомы, достаточно знать, что эти функции объединяют датафреймы конкретными методами. Но бывает достаточно тяжело отследить, в какое время и при каких обстоятельствах использовать эти функции. Не бойтесь, я вам в этом помогу.

Функция Concat позволяет пользователю добавлять один или несколько датафреймов друг к другу, либо в столбец, либо друг за другом в ряд(в зависимости от того, как вы определяете ось).

Функция Merge объединяет несколько датафреймов в определенных, общих столбцах, которые служат в качестве первичного ключа.

Функция Join, подобно Merge, объединяет два датафрейма. Однако она объединяет их на основе индексов, а не общего столбца.

Для более полного понимания, ознакомьтесь с документацией Pandas. Узнайте больше про особый синтаксис, а также прочтите про специальные случаи, с которыми вам скорее всего придется столкнуться.


Использование Apply в Pandas

Apply это что-то вроде map функции, но в датафреймах Pandas или скорее в Series. Если вы не знаете, Series во многом очень схож с массивами NumPy.

Apply передает функцию каждому элементу вдоль столбца или строки, в зависимости от того, что вы задали. Вы даже не можете себе представить, насколько это полезно, особенно для форматирования и обработки значений по всему столбцу датафреймов, без необходимости в циклах.

Сводные таблицы

Последним, но не менее важным пунктом стоят сводные таблицы. Если вы знакомы с Microsoft Excel, то вы, с вероятностью в 100%, слышали о сводных таблицах. Встроенная функция pivot_table в Pandas создает сводную электронную таблицу в виде датафрейма. Обратите внимание, что уровни в сводной таблице хранятся в виде мультииндексовых объектов.

Заключение

Вот и все, что я хотел вам рассказать. Я надеюсь, что эта статья помогла вам понять или может быть освежить в памяти важные, но в некоторых моментах сложные методы, функции и концепции, с которыми вы часто сталкиваетесь при использовании Python в работе с данными. По личному опыту могу сказать, что даже само написание этой статьи помог мне во многом разобраться.

Danger, danger, high performance: ускоряем Python по максимуму

Разрушаем мифы и рассказываем, как достичь высокой производительности в программах на Python.

Вот уже более десятка лет Python широко используется как разработчиками, так и исследователями. За счёт своей эффективности и простоты он стал популярен в научных вычислениях и машинном обучении. Однако базовые функции Python — однопоточные. То есть программы на Python не могут одновременно использовать множество процессорных ядер. Как же тогда достичь высокой производительности в анализе данных и машинном обучении на Python?

Язык Python изначально предназначался для введения динамической типизации и предсказуемого, потокобезопасного поведения вместо сложного управления статическими типами и потоковыми примитивами. Для этого в нём используется глобальная блокировка интерпретатора (Global Interpreter Lock, GIL), которая ограничивает выполнение операций только одним потоком за раз. За последнее десятилетие было представлено много реализаций параллельных вычислений для Python, но они не обеспечивали настоящий параллелизм. Означает ли это, что Python — непроизводительный язык? Давайте разберёмся.

Фундаментальные конструкции базового языка для циклов и других асинхронных или параллельных вызовов подчиняются однопоточному GIL. Даже такое определение списка — [x*x for x in range(0,10)] — всегда будет однопоточным. Хотя в языке существует библиотека поддержки потоков, которая многих вводит в заблуждение, на самом деле все операции выполняются в рамках GIL. Почему же в таком выразительном языке присутствуют эти правила?

Причина тому — уровень абстракций, принятый языковой концепцией. В рамках самого Python достижима лишь многопроцессность, то есть параллелизм на уровне отдельных рабочих процессов. Тем самым оказываются потеряны некоторые важные преимущества многопоточности, такие как общий доступ к памяти родительского процесса и сниженные накладные расходы на коммуникацию. Обеспечение многопоточности в Python достижимо посредством «склейки» управляющего Python-кода с библиотеками на других языках, например, на Си. Так, интерфейсы вроде ctypes или cffi повсеместно используются в популярных пакетах NumPy и SciPy для подключения внешних производительных библиотек со встроенной многопоточностью или даже с поддержкой GPU (например, CUBLAS).

Существует ряд других техник повышения производительности Python-программ. Например, доступны следующие фреймворки:

Numba: допускает JIT-компиляцию кода (Just-in-time), а также может запускать Python-совместимый код на основе LLVM (Low Level Virtual Machine).

Cython: предоставляет Python-подобный синтаксис со скомпилированными модулями, которые могут использовать аппаратную векторизацию при компиляции в C.

numexpr: позволяет использовать компиляторы и продвинутую векторизацию для символьных вычислений.

Все они избегают GIL-кода различными способами, сохраняя первоначальную концепцию языка.

Рассмотрим общий пример одной из наиболее распространённых конструкций, к которой мы бы хотели применить параллелизм — цикл for. Посмотрим на фрагмент:

13 книг для аналитиков: об анализе и обработке данных, работе на языках R и Python Материал редакции

Конспект материала сайта для предпринимателей, маркетологов, программистов и аналитиков Coriers.

Книги об анализе и обработке данных

По мнению автора, при помощи данных аналитик должен давать компании представление о том, как увеличить чистую прибыль или валовый объём продаж. Но проблема в том, что данными можно манипулировать. Поэтому каждому аналитику стоит прочитать книгу «Голая статистика». Она напоминает известную «Как лгать при помощи статистики».

По словам автора, «Голая статистика» современнее и описывает более сложные статистические моменты. В ней говорится, что на специалисте лежит огромная ответственность за полученные данные, и он всегда должен помнить — его результаты могут случайно исказить факты.

В ней данные рассматриваются с позиции пользователей и аналитиков. Автор книги утверждает: исследования и опросы дают ложные данные, потому что люди скрывают правду. В интернете люди не скрываются, они ищут в Google идеи для свиданий и симптомы болезней, рассказывают интернету всё, что у них в голове. Знание этого помогает аналитикам создавать точные модели.

Автор статьи советует книгу «Как правильно подать данные». Она полезна тем, что подсказывает читателям не только, что делать, но и чего делать нельзя. Например, целая глава посвящена тому, как избежать перегруженных диаграмм и моделей.

Для знакомства с общим анализом данных и машинным обучением автор рекомендует книгу «Основы машинного обучения для предсказательной аналитики», её можно скачать бесплатно.

В ней говорится не столько об использовании языка, сколько об общих проблемах анализа. В ней нет конкретного кода SQL или Pandas, но это, утверждает автор, лучше для понимания анализа данных, чем ограничения, которые устанавливает тот или иной язык.

Книги о языке программирования R

Автор считает, что спор «R или Python» не имеет смысла, так как обычно работа определяет язык. Лучше иметь общее представление об анализе данных, чем загонять себя в рамки одного языка.

Тем не менее он включает в подборку несколько книг о языке R. Первая — классическая «Введение в статистическое обучение с примерами на языке R».

По словам автора, это одна из любимых книг многих аналитиков. Но для начинающих она может показаться перегруженной математическими терминами. Автор пишет, что если человек не знаком с математическим моделированием, он не сможет разобраться в этой книге.

Мастер Йода рекомендует:  Как в Java округлить число до n знаков после запятой

Новичкам автор советует прочитать книгу «Язык R: анализ данных, статистика, составление графиков». В ней подробно рассматриваются линейная регрессия, графики и анализ временных рядов. Автор отмечает, что в книге содержится и другая информация, но без углубления в статистику и математику.

Помимо этих книг в статье упоминается «Практическое программирование на R: разработка функций и симуляций». Автор считает книгу не особо полезной, потому что аналитики редко разрабатывают симуляции, но для тех, кто занимается их разработкой, она будет хорошим подспорьем.

Книги о языке программирования Python

В подборке автор собрал книги о библиотеках Python, которые могут помочь в анализе данных и машинном обучении.

Упоминается библиотека Pandas, её можно изучить с помощью книги «Python и анализ данных».

Эта книга, по мнению автора, хороша тем, что не только даёт базовые знания о группировании данных и временных рядах, но и упражнения, которые помогут применить Pandas в реальности. В книге сказано, что она поможет разобраться в «манипуляции, преобразовании, чистке и обработке данных с помощью Python».

Автор также упоминает другую библиотеку, на которую стоит обратить внимание, — scikit-learn. Для работы с ней автор рекомендует книгу «Машинное обучение и Python. Практические решения для всего: от предварительной обработки данных до глубокого обучения».

TensorFlow

Для работы с этой библиотекой автор рекомендует прочитать книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем». В ней менее подробно описывается машинное обучение, но вторая половина книги посвящена нейросетям: свёрточным нейросетям, автокодировщикам, методу исключения и так далее.

Книги о больших данных

Аналитику, работающему в крупной компании, обычно не требуется знание таких инструментов обработки больших данных, как Kafka, Hadoop или Cassandra. Однако, утверждает автор, хотя бы знакомство с ними может принести пользу, особенно тем, кто работает в стартапах.

Автор обращает внимание на две книги, знакомящие с Hadoop. Первая — «Hadoop. Подробное руководство». Она касается всех вопросов, необходимых для создания кластера Hadoop, и подходит скорее тем, кто хочет ознакомиться с темой, чтобы поддержать разговор.

Книга хороша тем, что обращает внимание на принципы разработки и поиска компромиссных решений. По мнению автора, именно понимания этого недостаёт многим, кто хочет использовать Hadoop. Например, какие базы данных использовать: NoSQL или реляционные, надо ли нанимать отдельного сотрудника для управления Hadoop, на эти и другие вопросы отвечает книга.

Автор выражает надежду, что эта подборка поможет читателям стать аналитиками или улучшить навыки анализа данных, и приводит ещё несколько материалов для чтения и видео об анализе данных, SQL и Python для ознакомления:

Аналитик данных на Python

Освойте Python и делайте свою работу в несколько раз быстрее. Собирайте и обрабатывайте массивы данных, выполняйте сложные вычисления и стройте отчеты за минуты.

скидка 20% первым 20

набор на курс до 10 ноября

Записаться на курс или получить консультацию


Длительность 4 месяца

Онлайн в удобное время

Обучение на практике

Доступ к курсу навсегда

Курс идеально подойдет

Аналитик

Курс поможет вам автоматизировать рутинную работу с отчетами. Вы научитесь писать скрипт, который сам будет собирать и обрабатывать данные. Кроме этого, вы освоите способы презентации итоговой аналитики, получите навыки визуализации с помощью Matplotlib и Seaborn.

Digital-маркетолог

На курсе вы познакомитесь с ключевыми аналитическими библиотеками NumPy и Pandas, поработаете с API «Яндекс. Метрики» и Google Analytics, научитесь писать чат-боты и скрипты, которые будут выдавать готовый аудит-анализ.

Директор компании

Вы научитесь строить сквозную аналитику, автоматизируете отчеты из Google Analytics и «Яндекс.Метрики», сможете разгрузить себя и своих сотрудников для решения более важных задач.

Чему вы научитесь

Курс поможет вам решать текущие задачи по сбору, анализу и сортировке в несколько раз быстрее. В вашем распоряжении появится дополнительное время на поиск креативных решений и пути развития компании.

  • Базовые знания языка Python.
  • Автоматизация отчетности.
  • Работа с аналитическими библиотеками NumPy и Pandas.
  • Парсинг открытых данных.
  • Глубокий конкурентный анализ во «ВКонтакте».
  • Работа с базами email-рассылки.
  • Построение модели машинного обучения.
  • Визуализация данных с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn.

Записаться на курс скидка 20% первым 20 студентам

Программа курса

Программа курса содержит 14 основных блоков.

Настройка окружения и базовые знания языка Python.

Знакомство с ключевыми аналитическими библиотеками NumPy

Pandas Advanced. Составляем отчетность.

Визуализация с помощью Matplotlib и Seaborn.

Функции, файлы, базы данных.

API Google Analytics.

Парсинг сайтов на Python.

Введение в статистику. Интервальные оценки.

A/B-тестирование с помощью Python.

Кластеризация и сегментация.

Получите полную программу и индивидуальную консультацию

Преподаватели

Алексей Никушин основатель МатеМаркетинг, ведущей конференции для аналитиков

Егор Воронков старший аналитик Билайн

Максим Керемет аналитик данных X5 Retail Group

Как проходит обучение

Вы выполняете домашние задания и открываете доступ к новому уникальному контенту по теме. Достаточно выделить 3–5 часов в неделю.

Изучаете
тему

В курсе — полезные видеоуроки.

Выполняете домашнее задание

В том темпе, в котором вам удобно.

Общаетесь с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломный проект

И дополняете им свое портфолио.

Резюме после прохождения

Аделина Ветрова Python-аналитик

Ожидаемая зарплата от 90 000

Python Язык программирования.

PyTorch Библиотека машинного обучения для языка Python.


NumPy Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python.

Pandas Программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.

Matplotlib Библиотека на языке Python для визуализации данных двумерной графикой.

Jupyter Notebook Командная оболочка для интерактивных вычислений.

SQL Язык управления реляционными базами данных.

Ключевые навыки:

  • Преобразование данных в табличный вид с помощью API «Яндекс.Метрики».
  • Визуализация данных с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn.
  • Подсчет ROI и LTV.
  • Работа с отчетами в API Google Analytics.
  • Beautiful Soup.
  • Парсинг веб-страниц.
  • Создание Telegram-ботов.

Диплом Skillbox

Подтверждает успешное прохождение курса «Аналитик данных на Python»

Аналитик данных на Python

Стоимость обучения

Скидка 20% первым 20

Стоимость обучения 50 000

3 250 Рассрочка без первого взноса

39 000 Для первых 20 студентов

Гарантия возврата денег в течение 14 дней

Запишитесь на курс

Дата начала: 10 ноября

Осталось: 15 мест

Мнения о курсе

Мария Жданова студентка курса «Аналитик данных на Python»

На курсе «Аналитик данных на Python» мне понравилось то, как спикер Максим Керемет преподносит информацию. Все, что он рассказывал, пригодилось в работе.

Алексей Семенов студент курса «Аналитик данных на Python»

Я прошел курс «Аналитик данных на Python», для себя отметил доступность, с которой спикеры рассказывают о сложных вещах. Уже применяю знания на практике.

Григорий Зинькевич студент курса «Аналитик данных на Python»

Я выбрал курс «Аналитик данных на Python», потому что мне нравится программирование и хочу работать в этом направлении.

Денис Калитин студент курса «Аналитик данных на Python»

Курс «Аналитик данных на Python» понадобился мне для работы. Вся информация нужная, а материалы подробные — пригодилось все. Спасибо Максиму Керемету.

О Skillbox

Максимально практическое обучение от лидеров digital-рынка. Курсы от компаний, работающих на реальных проектах.

После обучения вы можете трудоустроиться в эти компании или к партнёрам университета.

студентов учатся на наших курсах

студентов довольны преподавателями

выпускников получают карьерный рост

выпускников довольны курсом и результатом

Часто задаваемые вопросы

Я могу прийти на курс, если у меня нет опыта в программировании?

Да. Когда мы разрабатываем программу курса, то понимаем, что модули должны быть доступны всем, в том числе новичкам в профессии. Поэтому спикеры Skillbox объясняют каждую тему с самых базовых вещей, чтобы было всем было понятно.

Есть возможность по ходу обучения задавать вопросы?

Конечно. У вас будет куратор в Telegram-чате, который поможет вам разобраться с любыми трудностями в процессе обучения. Обратную связь от преподавателя вы будете получать во время проверки домашних заданий в виде комментариев и полезных советов.

Смогу ли я совмещать курсы с работой?

Да. У вас будет гибкий график, а значит вы сами сможете планировать свое время и учиться тогда, когда вам удобно.

Записаться на курс или получить консультацию

Появились вопросы по курсу?

Оставьте ваш номер телефона, и наш специалист свяжется с вами, чтобы дать подробную информацию.

г. Москва, метро Октябрьская,
Ленинский проспект, дом 6, строение 20

Курс «Python для анализа данных»

Вы научитесь:
— автоматически обновлять отчеты,
— работать с ошибками кода,
— создавать Telegram-бота, который будет сообщать о проблемах обновления данных,
— визуализировать данные при помощи графиков и гистограмм.

Пройдете финальный экзамен и получите диплом.


Специалист поддержки
Приглашенный преподаватель НИУ ВШЭ

Уроки с большим процентом практики

Вы не просто изучаете синтаксис Python, а сразу учитесь использовать его для решения реальных бизнес-задач. После обучения сможете сразу использовать навыки в работе, а не разбираться, как приспособить знания к жизни.

Уроки доступны на он-лайн платформе, для вдумчивого изучения в любое время.

Стоимость обучения
currentPrice basePrice
priceComment

Можно в рассрочку на 12 месяцев
installmentPrice в месяц
Подробнее

Согласно данным GitHub, Python входит в тройку самых популярных языков программирования, также это самый быстро растущий по популярности язык.

Python требуется в 84% вакансиях при устройстве на должность аналитика и почти в 100% вакансий, связанных с Data Science. Python позволяет решить задачу автоматизации сбора данных, обработки данных, ускоряет анализ данных и позволяет реализовать на работе новые подходы к анализу, например решать задачи с помощью обучения нейросетей.

В апреле 2020 года мы запустили новую версию курса Python. Наш курс создан командой специалистов из разных сфер, от бизнес-аналитиков до учёных. Мы обновили структуру курса с учётом требования времени. Мы переходим от лекций и длинных текстов к большому количеству разноплановых упражнений.

7 простых способов оптимизировать код Python

1. Используйте операции с множествами (set)

Python использует хеш-таблицы для управления множествами. Всякий раз, когда мы добавляем элемент в множество, интерпретатор Python определяет его позицию в памяти, выделенной для множества, используя хэш целевого элемента.

Поскольку Python автоматически изменяет размер хеш-таблицы, скорость будет постоянной (O (1)) вне зависимости от размера набора. Именно это ускоряет выполнение операций.

В Python операции с множествами включают объединение, пересечение и разность. Поэтому вы можете попробовать использовать их в своем коде – там, где это возможно. Обычно эти операции работают быстрее, чем итерации по спискам.

2. Избегайте использования глобальных переменных.

Это не касается не только Python, почти все языки не одобряют чрезмерное или незапланированное использование глобальных переменных. Причина в том, что у них могут быть скрытые / неочевидные побочные эффекты, ведущие к коду Спагетти. Плюс ео всему, Python очень медленный при доступе к внешним переменным.

Это вынуждает ограничить использование глобальных переменных. Можно объявить внешнюю переменную, используя ключевое слово global (что тоже не всегда правильно ��).
Кроме того, лучше сделать локальную копию, прежде чем использовать глобальные переменные внутри циклов.

3. Использование внешних библиотек / пакетов.

Некоторые библиотеки python имеют эквивалент «C» с теми же функциями, что и исходная библиотека. Будучи написаны на “C”, они работают быстрее. Например, попробуйте использовать cPickle вместо использования pickle.

Можно использовать , который является оптимизирующим статическим компилятором для обоих Python. Это расширение Python, поддерживающее функции и типы C. Код на нем выполняется быстрее и эффективнее.

Также можно использовать пакет PyPy. Он включает компилятор JIT (Just-in-time), который делает код Python невероятно быстрым. PyPy можно дополнительно настроить для еще большего повышения производительности.

4. Используйте встроенные модули и функции.

Python является интерпретируемым языком и основан на абстракциях высокого уровня. Поэтому лучше использовать встроенные модули везде, где это возможно. Это сделает код более эффективным, поскольку встроенные модули предварительно компилируются и выполняются быстро. В то время как длительные итерации, которые включают интерпретируемые шаги, выполняются очень медленно.

Аналогичным образом, предпочтительно использовать встроенные функции, такие как, например, map, которые значительно ускоряют код

5. Ограничьте поиск в методе с использованием цикла

При работе в цикле нужно кэшировать вызов метода, а не вызывать метод для объекта. В противном случае поиск получится дороговатым.

Просто взгляните на этот пример, и сразу станет понятно, о чем речь.

6. Оптимизация использования строк.

Конкатенация строк идет медленно, никогда не делайте это внутри цикла. Вместо этого используйте метод join. Или используйте функцию форматирования для формирования унифицированной строки.

Операции RegEx в Python выполняются быстро, поскольку они в конечном итоге приходят к C-коду. Однако, в некоторых случаях, основные методы строки, такие как , работают лучше.

Кроме того, можно проверить различные методы, используя модуль . Это поможет определить, какой метод действительно самый быстрый.

7. Оптимизация при помощи оператора if.

Как и в большинстве языков программирования, в Python есть “ленивая” оценка. Это означает, что если есть цепочка условий «and», то проверка остановится на первом ложном условии.

Это поведение Python можно использовать в целях опитмизации кода . Например, если вы ищете фиксированный шаблон в списке, можно уменьшить область поиска, добавив условие «and», которое становится ложным, если размер целевой строки меньше длины шаблона.

Также можно сначала проверить быстрое условие (если оно есть), например «строка должна начинаться с @», или «строка должна заканчиваться точкой».

10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python

Примерная программа курса

1) Описательные статистики и визуализация данных

2) Кластерный анализ

  • Разбить группу объектов на подгруппы.
  • Пример задачи: сегментация сайтов, определение схожих сайтов.
  • Изучаемые методы. Иерархический кластерный анализ, метод к-средних, Метод к-медоидов.

3) Линейный регрессионный анализ

  • Пример задачи: оценить, насколько упали цены на подержанные автомобили после увеличения таможенных пошлин.
  • Изучаемые методы. Отбор переменных, коллинеарность, влиятельные наблюдения, анализ остатков.

4) Обобщения линейной регрессии

  • Непараметрическая регрессия (ядерное сглаживание).
  • Логистическая регрессия.

5) Machine Learning (Распознавание образов)

  • Пример задачи: распознать пол и возраст у каждого посетителя сайта.
  • Изучаемые методы. Метод k-го ближайшего соседа Деревья классификации (CART). Случайные леса. Gradient boosting machine.

Оценка за курс

Оценка за курс выставляется по результатам выполнения лабораторных работ. Запланировано 8 работ. Оценка выставляется по следующему правилу. Отлично — сданы все работы. Хорошо — сданы все работы, кроме одной. Удовлетворительно — сданы все работы, кроме двух. Каждый раз Вам будет предоставлен набор данных и вопрос про эти данные. Надо ответить на вопрос, используя методы, рассмотренные в курсе.

Добавить комментарий