Изучите Python для анализа данных за 30 дней

Python — это очень универсальный язык программирования, который приобрел огромную популярность благодаря своим приложениям в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. В этом всеобъемлющем руководстве я опишу строгий 30-дневный план изучения Python для анализа данных. Этот план разработан, чтобы предоставить вам интенсивный опыт обучения и является полностью бесплатным, без подписки или платы. Благодаря специально подобранному набору ежедневных занятий, ресурсов и видеоуроков у вас будет доступ ко всем инструментам и знаниям, необходимым для того, чтобы стать опытным программистом на Python, способным использовать этот язык для анализа данных всего за один месяц.

1 неделя:

День 1: Введение в Python, установка Anaconda
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=TcSAln46u9U
Ресурс:https://www.anaconda.com/products/distribution

День 2: Блокнот Jupyter, переменные и типы данных
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=HW29067qVWk
Ресурс:https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/

День 3: Списки и словари
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=R-HLU9Fl5ug
Ресурс:https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html

День 4: Условные операторы, циклы и функции
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=DZwmZ8Usvnk
Ресурс:https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html

День 5: Чтение и запись файлов
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=Kr0f2Sr_gxo
Ресурс:https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html

Неделя 2:
День 6: Pandas — Введение и структуры данных (ряды и фреймы данных)
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=dcqPhpY7tWk
Ресурс:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html

День 7: Pandas — очистка и предварительная обработка данных
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=0GrciaGYzV0
Ресурс:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/очистка.html

День 8: Pandas — визуализация данных с помощью Matplotlib
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=r_3lopL6vhU
Ресурс:https://matplotlib.org/stable/contents.html

День 9: Панды — группировка и агрегация
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=xPPs59pn6qU
Ресурс:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/groupby.html

День 10: Pandas — слияние и объединение данных
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=h_tKLc8QvGA
Ресурс:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html

Неделя 3:

День 11: Numpy — Введение и массивы
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=GB9ByFAIAH4
Ресурс:https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html

День 12: Numpy — трансляция и расширенные операции с массивами
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=YrOgIoYtl14
Ресурс:https://numpy.org/doc/stable/user/basics.broadcasting.html

День 13: Matplotlib — линейные и точечные графики
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=0P7QnIQDBJY
Ресурс:https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/sample_plots.html

День 14: Matplotlib — гистограммы, гистограммы и круговые диаграммы
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=_Z1eLJJ6QgU
Ресурс:https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/pyplot.html

Неделя 4:

День 15: Сиборн — Введение и основные сюжеты
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=oMpYpgE0XU0
Ресурс:https://seaborn.pydata.org/tutorial.html

День 16: Сиборн — Продвинутые графики и визуализация
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=I6ypD7qv3Z8
Ресурс:https://seaborn.pydata.org/examples/index.html

День 17: Анализ данных с помощью Pandas
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg
Ресурс:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html

День 18. Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=0P7QnIQDBJY
Ресурс:https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/sample_plots.html
Посмотри это видео:https://www.youtube.com/watch?v=oMpYpgE0XU0
Ресурс:https://seaborn.pydata.org/tutorial.html

День 19. Машинное обучение с помощью scikit-learn
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=HW29067qVWk
Ресурс:https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html

День 20. Работа с реальными наборами данных
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=44jq6ano5n0Resource: Каггл (https://www.kaggle.com) — платформа для анализа данных и соревнований по машинному обучению.

День 21: Панды — Основные операции и очистка данных
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg
Ресурс:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html

День 22: Pandas — группировка и агрегация данных
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=zYHvwRdhsLo
Ресурс:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/groupby.html

День 23: Pandas — слияние и соединение данных
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=h_gEjK9c9UE
Ресурс:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html

День 24: Панды — анализ временных рядов
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=W0OyjKk-zUg
Ресурс:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html

Неделя 5:

День 25: Scikit-learn — Введение и основные операции
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=HW29067qVWk
Ресурс:https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html

День 26: Scikit-learn — линейная регрессия и регуляризация
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=_Z1eLJJ6QgU
Ресурс:https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html

День 27: Scikit-learn — деревья решений и случайные леса
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=7VeUPuFGJHk
Ресурс:https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html

День 28: Глубокое обучение с TensorFlow
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=2FmcHiLCwTU
Ресурс:https://www.tensorflow.org/tutorials

День 29: Обработка естественного языка с помощью NLTK
Посмотрите это видео:https://www.youtube.com/watch?v=FLZvOKSCkxY
Ресурс:http://www.nltk.org/book/

День 30: Практика, практика, практика!
Попробуйте поработать над проектом, который сочетает в себе полученные навыки, например создание модели машинного обучения для классификации текста с использованием TensorFlow и NLTK.

Вот предварительные условия для 30-дневного плана изучения Python для анализа данных:

Базовые знания концепций программирования: переменные, функции, циклы и базовые структуры данных, такие как списки и словари.

Знакомство с компьютерными системами: Знание того, как устанавливать программное обеспечение, создавать файлы и перемещаться по командной строке.

Знакомство с математическими понятиями: базовое понимание статистики, вероятности и линейной алгебры.

Доступ к компьютеру с подключением к Интернету: чтобы использовать ресурсы, предусмотренные в плане, и выполнять упражнения по программированию.

Готовность посвятить время: план требует ежедневного выделения не менее 2-3 часов для выполнения всех действий и ресурсов.

Установите среду разработки Python: вам потребуется установка Python и интегрированная среда разработки (IDE) для написания, запуска и отладки кода Python.

Имея эти предварительные условия, вы будете лучше подготовлены к тому, чтобы приступить к изучению Python для анализа данных и достичь наилучших результатов за 30-дневный план.

В заключение, изучение Python для анализа данных может быть сложным, но полезным опытом. Имея нужные ресурсы и хорошо структурированный план, вы можете достичь своей цели — научиться использовать Python для анализа данных всего за один месяц. Этот 30-дневный интенсивный план предоставляет вам все инструменты и знания, необходимые для достижения успеха, включая ежедневные занятия, ресурсы и видеоуроки, которые абсолютно бесплатны. Итак, сделайте первый шаг сегодня и придерживайтесь плана. Примите вызов, и вскоре вы станете опытным программистом на Python, способным анализировать данные и принимать обоснованные решения на основе своих идей.

Начните свой путь к освоению Python для анализа данных сегодня.

Не пропустите мои посты с советами, рекомендациями и учебными пособиями по различным темам. Подпишитесь и станьте фанатом прямо сейчас! Пожалуйста, не стесняйтесь предлагать любую тему.