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() Сергей Спирёв. Имею двадцатилетний опыт работы в банковской, страховой и лизинговой сферах, где занимался финансовым анализом, моделированием, управлением активами.
