Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

@dsibi
dsibi / 2_lists_and_loops
Last active January 29, 2024 17:22
yandex_python_data_analyst
1. Структурирование и автоматизация
Данные, которые нам предстоит обрабатывать, представлены в виде таблиц. Вы научитесь передавать эти таблицы языку Python, чтобы он мог их менять и анализировать.
Чему вы научитесь
В этой теме вы познакомитесь со структурами данных на примере списков и узнаете, как их обрабатывать циклами. Научитесь создавать таблицы с новой информацией на примере небольшого проекта.
Сколько времени это займёт
3 часа: 15 уроков примерно по 12 минут.
Постановка задачи
Какие эмодзи наиболее популярны в соцсетях? Проанализируем частоту использования эмодзи на разных платформах. Вы сможете сравнить своё поведение с поведением большинства пользователей.
Обратите внимание: мы проводим исследование, результаты которого заранее предсказать невозможно. Только анализ данных позволяет находить ответы на подобные вопросы — ни теория, ни интуиция здесь не выручат.
@dsibi
dsibi / 1-basic_syntax
Last active March 9, 2023 09:24
yandex_python_data_analyst
1. Анализ данных начинается здесь
Мы начнём курс с изучения языка Python — основного инструмента аналитика данных.
Чему вы научитесь
В этой теме вы познакомитесь с основами Python: узнаете, как выводить текст на экран, создавать переменные и выполнять с ними математические операции. Это будет не теоретический рассказ. Прямо по ходу обучения вы будете анализировать реальные данные, и в конце представите небольшой отчёт об исследовании.
Сколько времени это займёт
2,5 часа: 19 уроков примерно по 8 минут.
Постановка задачи
На китайском языке говорят больше миллиарда человек, но много ли сайтов на нём написано? А на русском? Чтобы узнать ответы на эти вопросы, мы рассмотрим данные о распространённости языков в мире и в интернете.
########################################################################################################################
@dsibi
dsibi / 1.1 Matplotlib Anathomy
Last active April 12, 2020 14:40
Dataviz in Python_1. Matplotlib Basics
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(0.5,3.5,100)
Y1 = 3+np.cos(X)
Y2 = 1+np.cos(1+X/0.75)/2
Y3 = np.random.uniform(Y1,Y2,len(X))
fig = plt.figure(figsize=(12,12))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(X,Y1,c="blue",lw=2,label="Первый сигнал")
Loading
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
Loading
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
Loading
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
Loading
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
Loading
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
Loading
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
Loading
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.