- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 10.767
Автор: Stepik
Название: Изучаем Pandas на финансовых данных (2024)
Описание:
В курсе мы будем учиться работать с библиотекой Pandas, используя при этом различные финансовые и экономические данные. Тем самым, параллельно с изучением самой библиотеки, вы также сможете узнать для себя и что-то новое из мира экономики и финансов.
Чему вы научитесь
- Загружать/выгружать данные из широко распространенных форматов хранения финансовых данных (Excel-файлы, CSV-файлы).
- Работать с датой и временем.
- Проводить предобработку данных: добавлять, чистить, удалять, преобразовывать данные.
- Агрегировать, группировать данные, делать сводные таблицы.
- Визуализировать данные. Строить графики разного вида.
О курсе
Курс содержит много разнообразных задач и тестов, благодаря которым усвоение теоретического материала проходит более качественно.
Для кого этот курс
Данный курс предназначен для широкого круга учащихся.
Начальные требования
Начальный уровень знаний языка программирования Python.
Программа курса
- Структура данных Series
- Структура данных Series (продолжение 1)
- Структура данных Series (продолжение 2)
- Структура данных DataFrame
- Структура данных DataFrame (продолжение)
- Доступ к данным
- loc
- iloc
- Методы filter, isin, where, query
- Статистики и арифметические операции
- Задачи на статистики
- Удаление данных
- Пропуски и дубликаты
- Сортировка
- Методы value_counts, unique, nunique
- Методы apply, applymap, map
- Временные ряды
- Временные ряды (продолжение 1)
- Временные ряды (продолжение 2)
- Временные ряды (продолжение 3)
- Чтение данных read_csv()
- Запись данных to_csv()
- Чтение данных read_excel()
- Запись данных to_excel()
- Метод plot()
- Метод plot(). Тесты
- merge
- concat
- Иерархическое индексирование
- groupby()
- pivot_table()
Сергей Спирёв. Имею двадцатилетний опыт работы в банковской, страховой и лизинговой сферах, где занимался финансовым анализом, моделированием, управлением активами.
Подробнее:
Скачать:
Название: Изучаем Pandas на финансовых данных (2024)
Описание:
В курсе мы будем учиться работать с библиотекой Pandas, используя при этом различные финансовые и экономические данные. Тем самым, параллельно с изучением самой библиотеки, вы также сможете узнать для себя и что-то новое из мира экономики и финансов.
Чему вы научитесь
- Загружать/выгружать данные из широко распространенных форматов хранения финансовых данных (Excel-файлы, CSV-файлы).
- Работать с датой и временем.
- Проводить предобработку данных: добавлять, чистить, удалять, преобразовывать данные.
- Агрегировать, группировать данные, делать сводные таблицы.
- Визуализировать данные. Строить графики разного вида.
О курсе
Курс содержит много разнообразных задач и тестов, благодаря которым усвоение теоретического материала проходит более качественно.
Для кого этот курс
Данный курс предназначен для широкого круга учащихся.
Начальные требования
Начальный уровень знаний языка программирования Python.
Программа курса
- Структура данных Series
- Структура данных Series (продолжение 1)
- Структура данных Series (продолжение 2)
- Структура данных DataFrame
- Структура данных DataFrame (продолжение)
- Доступ к данным
- loc
- iloc
- Методы filter, isin, where, query
- Статистики и арифметические операции
- Задачи на статистики
- Удаление данных
- Пропуски и дубликаты
- Сортировка
- Методы value_counts, unique, nunique
- Методы apply, applymap, map
- Временные ряды
- Временные ряды (продолжение 1)
- Временные ряды (продолжение 2)
- Временные ряды (продолжение 3)
- Чтение данных read_csv()
- Запись данных to_csv()
- Чтение данных read_excel()
- Запись данных to_excel()
- Метод plot()
- Метод plot(). Тесты
- merge
- concat
- Иерархическое индексирование
- groupby()
- pivot_table()
Сергей Спирёв. Имею двадцатилетний опыт работы в банковской, страховой и лизинговой сферах, где занимался финансовым анализом, моделированием, управлением активами.
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.