Size: a a a

Python для анализа данных

2021 November 08

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
фраза "курсы по питону" вообще ничего не означает.
чтобы кто-то посоветовал полезные вещи, раскройте тему:
1. бэкграунд  в части высшего образования
2. какие навыки в программировании
3. какое направление более интересует. базы, etl, bigdata, визуализация, статистика, матметоды для маркетинга и продуктоводства, ML (какой именно), ...
источник

IS

Ivan Samorukov in Python для анализа данных
Так спросили про качественные материалы по анализу данных на python для начинающих, а не про оптимальный путь. Чат уже не тот...
источник

MS

Maria Sidorkina in Python для анализа данных
Спасибо, знакома с sql, оконными функциями, хочу как раз освоить pandas и matplotlib, но так много информации, в том числе платной, боюсь зря потратить время и деньги, поэтому хотела узнать на что стоит обратить внимание)
источник

M

Mikhail in Python для анализа данных
если есть SQL и хотите работать аналитиком, не морочьте себе голову и идите ищите работу
источник

M

Mikhail in Python для анализа данных
пандас не нужен)
источник

M

Mikhail in Python для анализа данных
в 90% нормальных организаций будет нужен SQL, а пандас для каких-то совсем нишевых вещей
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
именно.
пандас отстой, но если будет нужен, то его можно доизучить.
sql как точка входа перспективен.
дальше на работе подскажут

может вообще на табло/клик унесет. раз уж про анализ речь идет
источник

M

Mikhail in Python для анализа данных
по ходу научитесь, тем более что операции над данными те же самые в общем-то, всё решается поиском типа "sql row_number in pandas"
источник

KK

Ksenia Kuvshinova in Python для анализа данных
не могу согласиться, пандас нужен, но он простой и быстро осваивается прямо на месте
источник

KK

Ksenia Kuvshinova in Python для анализа данных
sql действительно важнее
источник

O

Oleg in Python для анализа данных
Тогда еще желательно что-то для визуализации: Tableau/PowerBI/Metabase/Redash/Superset (на выбор) и на работу.
источник

M

Mikhail in Python для анализа данных
я бы потыкал tableau public чтобы понимать о чём речь и всё. в большинстве своём BI-тулзы сделаны так, чтобы им можно было научить макаку, а всякие специфические "хитрости" на вводных курсах всё равно как правило не показывают
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
если Вы не программист, то лучше питон особо дальше и не трогать — все равно полукалека будете.
sql/PowerBI — куда перспективнее.
чудес от Вас ждать не будут, а к бизнес-данным ближе

и на работу
источник

KK

Ksenia Kuvshinova in Python для анализа данных
табло мне одной показалось шибко неприятной штукой?
источник

KK

Ksenia Kuvshinova in Python для анализа данных
без намёка на юзабилити
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
хорошо говорить про наивность людей в 60-х годах прошлого века из третьего десятилетия 21-го
источник

M

Mikhail in Python для анализа данных
дело вкуса, как по мне — лучшее что есть на рынке
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
да что будет на месте работы, в том и развиваться. они все одинаково костыльны.
но под PowerBI мощь MS инфраструктуры
источник

M

Mikhail in Python для анализа данных
но я любитель всяких сложностей и грамматики визуализации, мне важно чтоб прям что угодно можно было сделать
источник

MS

Maria Sidorkina in Python для анализа данных
Начала tableau) просто полистала вакансии, мало где один sql нужен, вот и подумала плюсом питон затронуть пока время свободное есть)
источник