❓ Python и SQL: что изучать в первую очередь для анализа данных

Два самых популярных инструмента для работы с данными — Python и SQL.

Они хороши для обработки, анализа данных и для их визуализации и интерпретации.

❓ У новичков часто возникает вопрос: начать изучение с Python или SQL?

В этой статье расскажем о каждом языке и как они взаимно дополняют друг друга.

🔗 Читать статью

#SQL #Data | Mr. Python

⚙️ Библиотека Pydantic: валидация данных на Python

Pydantic — это мощная библиотека проверки данных и управления настройками для Python, созданная для повышения прочности и надежности вашей кодовой базы.

❗️ Pydantic может справиться практически с любым сценарием проверки данных с минимальным количеством кода: от проверки, является ли переменная целым числом, до обеспечения правильных типов данных для ключей и значений вложенных словарей.

🔗 Читать статью

#Library #Pydantic #Data | Mr. Python

🔍 7 наилучших библиотек визуализации Python

Путь от необработанных данных к убедительным визуализациям является ключевым в науке о данных.

Python предлагает набор библиотек, удовлетворяющих различные потребности в визуализации.

➡️В этой статье мы рассмотрим самые лучшие библиотеки Python, которые определяют будущее визуализации данных.

🔗 Читать статью

#Collection #Visualization #Data #Library | Mr. Python

🔖 Основные типы данных в Python для начинающих

При изучении языка программирования одна из первых вещей, с которой вы столкнётесь, — типы данных.

❗️Каждое значение в Python имеет тип.

Поскольку всё в Python — объекты, типы являются классами, а значения — экземплярами (объектами) этих классов.

Сегодня мы расскажем об одних из наиболее важных типов данных в Python.

🔗 Читать статью

#Data | Mr. Python

☄️ Руководство по работе с базами данных в Python

База данных - совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных.

Если проще говоря, то базы данных - библиотека, хранящая данные в том или ином виде.

❗️Содержание руководства по работе с базами данных в Python включает в себя 3 главы:
- SQLite,
- PostgreSQL,
- SQL ORM SQLAlchemy.

🔗 Читать статью

#Guide #Library #Data #SQL | Mr. Python

ℹ️ Почему именно SQL и Python — мастхев для аналитика?

В статье автор объясняет, почему невозможно обойтись одним только SQL и обязательно в связке с ним идёт верхнеуровневый язык программирования.

❗️Python, за счёт разнообразных библиотек, сейчас лидирует в сфере аналитики данных.

🔗 Читать статью

#SQL #Data #Analytics | Mr. Python

🔍 7 наилучших библиотек визуализации Python

Путь от необработанных данных к убедительным визуализациям является ключевым в науке о данных.

Python предлагает набор библиотек, удовлетворяющих различные потребности в визуализации.

➡️В этой статье мы рассмотрим самые лучшие библиотеки Python, которые определяют будущее визуализации данных.

🔗 Читать статью

#Collection #Visualization #Data #Library | Mr. Python

🔍 Как и зачем использовать Python для анализа данных

Python отлично работает на всех этапах.

В первую очередь в этом помогают различные библиотеки.

❗️Поиск, обработка, моделирование (вместе с визуализацией) — 3 самых популярных сценария использования языка для анализа данных.

🔗 Читать статью

#Analysis #Data | Mr. Python

🔖 Базовый Python для аналитика данных: подборка для самостоятельного обучения

Авторы собрали для вас подборку бесплатных ресурсов для изучения Python с нуля.

❗️ Здесь вы найдёте как интерактивные курсы с практическими заданиями, так и теоретические материалы с подробными объяснениями.

В нашей подборке оказалось много разных курсов — каждый со своим подходом и стилем подачи материала.

🔗 Читать статью

#Data #Analytics #Collection | Mr. Python

📎 Преобразование типов данных в Python

— В этом руководстве мы на примерах разберем явное и неявное преобразование типов данных для примитивных и непримитивных структур данных Python.

В Python есть много типов данных.
Вы наверняка уже видели и работали с некоторыми из них.

⚠️ Есть целые числа (int) и числа с плавающей точкой (float) для работы с числовыми значениями, логический тип данных (bool) для работы со значениями истины и лжи и строки (str) для работы с алфавитно-цифровыми символами.

— Вы можете использовать списки, кортежи, словари и множества — структуры данных, в которых можно хранить коллекции значений.

🔗 Читать статью

#Data | Mr. Python

📎 Работа с геоданными в Python и Jupyter

Рассмотрим три библиотеки по работе с геоданными: gmaps, ipyleaflet и более продвинутую по сравнению с предыдущими – folium.

— Автор расскажет, что лучше использовать folium, так как в ней удобнее строить интерактивные карты и работать со слоями.

В конце статьи вы найдете ссылки на блокноты с кодом.

🔗 Читать статью

#Jupyter #Data #Geo | Mr. Python