Аналіз та Візуалізація Даних на Python

Дослідження застосувань NumPy та розуміння причин його популярності серед бібліотек для чисельних обчислень. Ознайомлення з різними способами створення та ініціалізації масивів для ефективної обробки різноманітних даних.

Дізнайтеся, як отримувати доступ до окремих елементів і підмножин у масивах NumPy за допомогою індексної нотації. Ознайомтеся із застосуванням умовного індексування для фільтрації даних і ефективного керування відсутніми значеннями.

NumPy надає багато вбудованих функцій для виконання типових операцій з масивами. Дізнайтеся, як застосовувати ці інструменти для ефективного перетворення, агрегації та аналізу даних без написання повторюваного коду.

Дізнайтеся, як ефективно виконувати математичні операції над масивами NumPy. Застосовуйте ці операції для розв'язання реальних задач і отримайте глибше розуміння того, як векторизовані обчислення прискорюють числовий аналіз.

Знайомство з основами бібліотеки pandas. Створення та маніпулювання Series і DataFrame, дослідження їхньої структури, формування впевненості у виконанні базових операцій з даними.

Опанування завантаження та обробки даних з файлів CSV і TXT. Практичний досвід імпортування наборів даних і підготовки їх до подальшого аналізу за допомогою інструментів pandas.

Ознайомлення з методами дослідження, очищення та узагальнення даних. Розуміння обробки відсутніх значень, отримання висновків та виконання базових статистичних операцій за допомогою pandas.

Ознайомлення з основами візуалізації даних за допомогою Matplotlib. Вивчення основних концепцій, огляд переваг та створення першого простого графіка з використанням цієї базової бібліотеки для побудови графіків.

Опанування візуалізації даних за допомогою найпопулярніших типів графіків. Побудова лінійних, точкових і стовпчикових діаграм для чіткого представлення висновків із даних.

Вивчення способів зробити графіки більш інформативними та привабливими. Додавання заголовків, легенд, кольорів і сіток, а також ефективне розташування декількох підграфіків.

Дослідження статистичних візуалізацій для аналізу розподілів даних і закономірностей. Створення гістограм, коробкових діаграм і кругових діаграм для виявлення глибших статистичних інсайтів.

Підвищення навичок візуалізації за допомогою Seaborn. Створення розширених графіків, таких як countplot, KDE, pair plot і теплові карти, з опануванням елегантного стилю та параметрів налаштування Seaborn.

Занурення у світ Power BI та формування міцної основи. Охоплення всіх аспектів від встановлення та налаштування до підключення джерел даних і створення першого звіту.

Ознайомлення з основними методами підготовки даних, включаючи очищення, трансформацію та об'єднання кількох джерел даних. Розгляд обробки пропущених значень, профілювання даних та різних методів маніпулювання даними.

Опанування основ моделювання даних: від розуміння моделей даних і створення зв'язків до засвоєння основ DAX. Також вивчення створення міри та обчислюваних стовпців.

Ознайомлення з різними техніками візуалізації та налаштуванням візуальних елементів для отримання кращих аналітичних висновків. Дослідження розширених функцій, таких як зрізи, фільтри та можливості drill-down/drill-through для підвищення ефективності аналізу даних.

Підвищення зручності використання та можливостей сторітелінгу у звітах за допомогою тем, налаштування сторінок звітів і використання розширених функцій, таких як функція Analyze та виявлення аномалій. Створення груп, бінів і кластерів для глибшого аналізу.

This section lays the groundwork for mastering Tableau by guiding you through installation, navigation, and foundational operations. From performing joins and splitting columns to understanding filters, marks, and the data pane, you will be equipped with essential tools for data exploration and visualization.

This section delves into Tableau's powerful tools for data organization, filtering, and customization. You'll learn to differentiate dimensions and measures, work with continuous and discrete fields, and create calculated fields and interactive dashboards. Through practical challenges, you'll apply these tools to analyze data, uncover insights, and enhance your visualizations.

This section focuses on creating impactful visualizations to uncover patterns and trends in your data. From heatmaps and scatter plots to treemaps and combination charts, you'll explore a variety of chart types tailored to different analytical needs.

This section introduces advanced visualization techniques to enhance data analysis and storytelling. You'll learn to create bullet graphs, stacked area charts, histograms, and box plots, enabling deeper insights into trends, distributions, and comparisons.