Изучаем Pandas на финансовых данных [stepik] [Сергей Спирёв]
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()
Автор: Сергей Спирёв.
Имею двадцатилетний опыт работы в банковской, страховой и лизинговой сферах, где занимался финансовым анализом, моделированием, управлением активами.
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()
Автор: Сергей Спирёв.
Имею двадцатилетний опыт работы в банковской, страховой и лизинговой сферах, где занимался финансовым анализом, моделированием, управлением активами.
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): VIP