[Udemy] Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации

DiaVol

Премиум
15 Сен 2015
4.126
1.092
Название: Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации


Автор: Udemy


Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации

Чему вы научитесь?



  • Работа с данными с помощью pandas и numpy
  • Получение наборов данных из множества источников
  • Преобразование данных и предсказание последовательностей
  • Работа с HTTP, JSON, API, SOAP
  • Парсинг и скрепинг HTML сайтов
  • Визуализация данных: тренды и зависимости
  • Гео-данные м фоновые картограммы
  • Генерация PDF отчетов
  • HTML документы и шаблонизация
  • Отправка email и автоматизация работы
Требования


  • Базовые знания Python
  • Базовые знания HTML
Описание

Центр digital-профессий ITtensive предлагает персонализированные программы с индивидуальными наставниками для освоения актуальных профессий будущего: аналитик данных на Python и программист больших данных.

Курс состоит из 4 больших частей.

1. Анализ данных


Вы изучите работу с импортом, объединением, преобразованием, фильтрацией данных на pandas, а также научитесь предсказывать тренды.

Вы сможете самостоятельно загружать данные в формате CSV, TSV, Excel, извлекать из них значения, находить взаимосвязи между разными наборами данных, преобразовывать и усекать наборы данных. В заключении вы освоите математический аппарат линейной регрессии для поиска линейной связи между данными и эффективно примените его для предсказания значений в будущем.

2. Парсинг данных

Вы изучите получение данных в Python, используя библиотеку requests API и форматы JSON и XML (включая SOAP).

Научитесь работать с неструктурированными данными в HTML, собирать их и преобразовывать в фреймы данных.

Научитесь собирать данные целиком с сайта в несколько потоков: создадите мультипроцессного робота-паука.

В завершении установите SQLite и загрузите все собранные данные в базу, а также научитесь выбирать из базы данных непосредственно в фреймы данных.

3. Визуализация данных

Вы изучите анатомию matplotlib и типы визуализации различных данных: линии, области, столбцы, круговые диаграммы.

Научитесь визуализировать зависимости между данными и линейную регрессию с помощью seaborn: построите ящичковые и парные диаграммы, диаграммы распределения.

Изучите визуализацию временных (хронологических) данных: ряды, скользящие средние, отклонения и "японские свечи".

В завершении разберете работу с гео-данными и построение фоновых картограмм по нескольким наборам данных, используя geopandas.

4. Генерация отчетов и автоматизация

В этом курсе вы научитесь создавать и преобразовывать PDF документы, генерировать их из HTML кода, используя шаблонизатор, отправлять отчеты по e-mail и автоматизировать работу.

В курсе используются библиотеки reportlab, pypdf2, pdfkit, jinja2, smtplib, email, binascii, io, а также бинарный файл wkhtmltopdf. Решаем задачи по созданию PDF документа через холст, разбору PDF документа, объединению PDF документов, созданию HTML и PDF документов из HTML, шаблонизации HTML через jinja2, преобразованию бинарных данных в base64-кодировку. В заключении разберем отправку e-mail, включая HTML-письма и вложенные PDF отчеты.

Для кого этот курс:


  • Начинающие разработчики Python с интересом к анализу данных
  • Веб-программисты, изучающие Python для получения и разбора данных
  • Менеджеры, планирующие использовать Python для автоматизации работы
  • Научные работники, использующие Python для обработки данных
ПРОДАЖНИК


СКАЧАТЬ МАТЕРИАЛ ПО ССЫЛКЕ НИЖЕ

Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы: Premium