Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации

Описание

Этот курс разбит на 4 основные части.

Анализ данных

Вы изучите работу с различными форматами данных, такими как CSV, TSV, Excel, и научитесь использовать библиотеку pandas для импорта, объединения, фильтрации и преобразования данных. Вы также научитесь использовать математические методы, в том числе линейную регрессию, для предсказания значений в будущем.

Парсинг данных

Вы изучите получение данных в Python из различных источников, включая API, JSON и XML форматы, и научитесь собирать и преобразовывать неструктурированные данные, такие как HTML, в фреймы данных. Вы также научитесь создавать мультипроцессные роботы-пауки для сбора данных и загружать данные в базу данных SQLite.

Визуализация данных

Вы изучите типы визуализации данных и различные методы визуализации, включая линии, области, столбцы и круговые диаграммы. Вы также научитесь использовать библиотеку seaborn для визуализации зависимостей между данными и линейной регрессии, а также для визуализации временных данных и гео-данных.

Генерация отчетов и автоматизация

Вы научитесь создавать PDF-документы из HTML кода с помощью шаблонизатора и библиотек reportlab, pypdf2, pdfkit, jinja2, а также отправлять отчеты по электронной почте и автоматизировать работу. В заключении курса вы научитесь отправлять HTML-письма и вложенные PDF-отчеты.