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

Тема в разделе "Udemy", создана пользователем Slivatel, 24 май 2021.

  1. Slivatel Пляшущий с бубном
    Slivatel

    Slivatel Пляшущий с бубном Bot

    Регистрация:
    18 дек 2019
    Сообщения:
    1.842
    Симпатии:
    127
    Баллы:
    63
    Пол:
    Мужской
    [​IMG]

    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
    Подробнее:


    Скачать
     

Поделиться этой страницей