Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации

Name: Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации
Brand: Udemy
SKU: 2699786
Rating: 4.129 (84 reviews)

Научимся работать с pandas, импортировать и майнить данные из Сети, строить графики и картограммы, создавать отчеты

Ratings 4.13 / 5.00

Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации

What You Will Learn!

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

Description

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 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.