содержание
Введение 2
Глава 1: Основные инструменты для обработки данных в Python 4
1.1. Библиотеки Python для работы с данными 4
1.2. Описание структуры данных 6
1.3. Основные операции по работе с данными 8
Глава 2: Применение Python для анализа данных 9
2.1 Примеры применения в различных отраслях 9
2.1.1 Финансовый анализ 9
2.1.2 Бизнес-аналитика 10
2.2 Этапы анализа данных: от их подготовки до визуализации 11
2.2.1 Сбор и загрузка данных 11
2.2.2 Очистка и подготовка данных 11
2.2.3 Анализ данных 12
2.2.4 Визуализация данных 12
2.3 Основные методы анализа данных 12
2.3.1 Регрессия 13
2.3.2 Кластеризация 13
2.3.3 Визуализация данных 14
Глава 3: Преимущества и ограничения Python при обработке данных 14
3.1 Простота использования и поддержка сообщества 14
3.2 Масштабируемость и поддержка больших объемов данных 15
3.3 Ограничения по скорости и производительности 16
3.4 Перспективы развития Python в обработке данных 16
Заключение 17
Список источников: 18
Глава 1: Основные инструменты для обработки данных в Python 4
1.1. Библиотеки Python для работы с данными 4
1.2. Описание структуры данных 6
1.3. Основные операции по работе с данными 8
Глава 2: Применение Python для анализа данных 9
2.1 Примеры применения в различных отраслях 9
2.1.1 Финансовый анализ 9
2.1.2 Бизнес-аналитика 10
2.2 Этапы анализа данных: от их подготовки до визуализации 11
2.2.1 Сбор и загрузка данных 11
2.2.2 Очистка и подготовка данных 11
2.2.3 Анализ данных 12
2.2.4 Визуализация данных 12
2.3 Основные методы анализа данных 12
2.3.1 Регрессия 13
2.3.2 Кластеризация 13
2.3.3 Визуализация данных 14
Глава 3: Преимущества и ограничения Python при обработке данных 14
3.1 Простота использования и поддержка сообщества 14
3.2 Масштабируемость и поддержка больших объемов данных 15
3.3 Ограничения по скорости и производительности 16
3.4 Перспективы развития Python в обработке данных 16
Заключение 17
Список источников: 18
Весь текст будет доступен после покупки
Показать еще текст
