Загрузка данных
Прочитать данные в поддерживаемом формате.
Использование библиотек для обработки и анализа данных
Изучите, как применять готовые программные библиотеки для работы с наборами данных.
В чём состоит навык
Использование библиотек для обработки и анализа данных — применение программных инструментов с готовыми операциями для подготовки, исследования и представления данных.
В каких профессиях пригодится навык
Эти профессии связаны с навыком в каталоге KURSEZ. Конкретные задачи зависят от специализации и места работы.
Связанные профессии
Где пригодится
Обработка
Использовать готовые операции отбора, преобразования и расчёта.
Проверка
Понять результат каждой операции и её ограничения.
Подготовка, навыки и инструменты
Выберите язык и библиотеку под тип данных и задачу. Подготовьте отдельную учебную среду и небольшой набор без конфиденциальной информации.
Связанные навыки
Связанные инструменты
Курсы для развития навыка «Использование библиотек для обработки и анализа данных»
Яндекс ПрактикумPython для анализа данных
Курс для начинающих аналитиков: основы Python, обработка и исследование данных, статистика и знакомство с машинным обучением.
43 600 ₽
Стоимость курса
от 1 780 ₽ / мес. на 36 мес.
ProductStarData Science: быстрый старт
Мини-курс ProductStar об основах Data Science: Python, работа с таблицами, визуализация, машинное обучение и учебные задачи прогнозирования.
19 900 ₽
При оплате частями
1 990 ₽ / мес. · 10 мес.
ProductStarОсновы Python для аналитиков
Мини-курс ProductStar для аналитиков о Python: основы языка, обработка данных в Pandas, визуализация и отчёты в Jupyter Notebook.
14 990 ₽
При оплате частями
1 499 ₽ / мес. · 10 мес.
ProductStarОсновы Python
Мини-курс ProductStar для знакомства с Python: синтаксис, структуры данных и библиотеки, а также аналитический проект с обратной связью ментора.
19 900 ₽
При оплате частями
1 990 ₽ / мес. · 10 мес.
Что важно знать о навыке «Использование библиотек для обработки и анализа данных»
Библиотеки позволяют использовать готовые операции для чтения, преобразования и анализа данных вместо реализации каждого шага с нуля. Например, pandas предоставляет структуры и методы для работы с таблицами в Python. Подходящий инструмент зависит от формата данных и задачи.
Готовая функция не избавляет от необходимости проверять входные данные и понимать метод расчёта. Важны совместимость версий, обработка отсутствующих значений и воспроизводимость окружения. Результат полезно сверять на небольшом примере с известным ответом.
Для практики загрузите учебную таблицу в выбранную библиотеку, отберите несколько строк и рассчитайте сводный показатель. Проверьте один результат вручную и сохраните шаги в скрипте. Укажите версию инструмента и формат исходных данных.