Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации

Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на support@ittensive.com с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Курс состоит из 4 больших частей.1. Анализ данныхВы 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 данныхВы 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 данныхВы 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. Ге