Перейти к основному содержанию
Электронное обучение
Русский (ru)
Русский (ru)
English (en)
Вы используете гостевой доступ (
Вход
)
Языки программирования для анализа данных
В начало
Курсы
MOOK
ЯПАД
МОДУЛЬ 2. PYTHON КАК ИНСТРУМЕНТ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
Тема 2.2. Работа с файлами и форматами данных
Тема 2.2. Работа с файлами и форматами данных
Нажмите на ссылку <a href="https://edu.kstu.kz/pluginfile.php/207634/mod_resource/content/1/2.2%20%D0%A0%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0%20%D1%81%20%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB%D0%B0%D0%BC%D0%B8%20%D0%B8%20%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B0%D0%BC%D0%B8%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%20.htm" >2.2 Работа с файлами и форматами данных .htm</a>, чтобы просмотреть файл.
◄ Тема 2.1. Структуры данных Python в анализе данных
Перейти на...
Перейти на...
Объявления
Тема 1.1. Экосистема Python в анализе данных
Тема 1.2 Архитектура выполнения программ на Python
Тема 1.3 Организация рабочей среды аналитика
Тема 1.4 Использование Jupyter Notebook в анализе данных
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1. Архитектура выполнения программ в Python
Приложение 1. Настройка рабочей среды (Windows)
ВЫПОЛНЕНИЕ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ №1
Тест к Модулю 1
Список рекомендуемых источников
Тема 2.1. Структуры данных Python в анализе данных
Тема 2.3. CSV как табличный текстовый формат
Тема 2.4. Регулярные выражения: основы
Тема 2.5. Применение регулярных выражений в анализе данных
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №2 РАБОТА С ФАЙЛАМИ И СТРУКТУРАМИ ДАННЫХ
Приложение 2. Использование Data Set
Приложение 3. Эталон выполнения ЛР2
ВЫПОЛНЕНИЕ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ №2
Тест к Модулю 2
Список рекомендуемых источников
Тема 3.1. Введение в NumPy
Тема 3.2. Массивы NumPy
Тема 3.3. Операции и векторизация
Тема 3.4. Индексация и срезы
Тема 3.5. NumPy в анализе данных
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3. ЧИСЛЕННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ NUMPY
Приложение 4. Эталон выполнения ЛР3
ВЫПОЛНЕНИЕ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ №3
Тест к Модулю 3
Список рекомендуемых источников
Тема 4.1. Введение в Pandas
Тема 4.2. Загрузка данных из CSV
Тема 4.3. Выбор и фильтрация данных
Тема 4.4. Агрегирование данных
Тема 4.5. Работа с пропущенными значениями
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №4. ТАБЛИЧНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ PANDAS
Приложение 5. Эталон выполнения ЛР4
ВЫПОЛНЕНИЕ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ №4
Тест к Модулю 4
Список рекомендуемых источников
Тема 5.1. Роль визуализации в анализе данных
Тема 5.2. Matplotlib как инструмент визуализации
Тема 5.3. Основные типы графиков
Тема 5.4. Визуализация на основе DataFrame
Тема 5.5. Введение в машинное обучение
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №5. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ СРЕДСТВАМИ MATPLOTLIB И SEABORN
Приложение 6. Эталон выполнения ЛР5
ВЫПОЛНЕНИЕ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТА №5.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №6. ОСНОВЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ПОСТРОЕНИЕ ПРОСТЫХ МОДЕЛЕЙ АНАЛИЗА ДАННЫХ
Приложение 7_Эталон выполнения ЛР6
ВЫПОЛНЕНИЕ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ №6
Тест к Модулю 5
ИТОГОВЫЙ ТЕСТ
Список рекомендуемых источников
Тема 2.3. CSV как табличный текстовый формат ►