[stepik] Изучаем Pandas на финансовых данных (Сергей Спирёв)

​

В курсе мы будем учиться работать с библиотекой Pandas, используя при этом различные финансовые и экономические данные. Тем самым, параллельно с изучением самой библиотеки, вы также сможете узнать для себя и что-то новое из мира экономики и финансов.

Чему вы научитесь

• Загружать/выгружать данные из широко распространенных форматов хранения финансовых данных (Excel-файлы, CSV-файлы).
• Работать с датой и временем.
• Проводить предобработку данных: добавлять, чистить, удалять, преобразовывать данные.
• Агрегировать, группировать данные, делать сводные таблицы.
• Визуализировать данные. Строить графики разного вида.

О курсе
Курс содержит много разнообразных задач и тестов, благодаря которым усвоение теоретического материала проходит более качественно.

Для кого этот курс
Данный курс предназначен для широкого круга учащихся.

Начальные требования
Начальный уровень знаний языка программирования Python.

Программа курса

• Структура данных Series
• Структура данных Series (продолжение 1)
• Структура данных Series (продолжение 2)
• Структура данных DataFrame
• Структура данных DataFrame (продолжение)
• Доступ к данным
• loc
• iloc
• Методы filter, isin, where, query
• Статистики и арифметические операции
• Задачи на статистики
• Удаление данных
• Пропуски и дубликаты
• Сортировка
• Методы value_counts, unique, nunique
• Методы apply, applymap, map
• Временные ряды
• Временные ряды (продолжение 1)
• Временные ряды (продолжение 2)
• Временные ряды (продолжение 3)
• Чтение данных read_csv()
• Запись данных to_csv()
• Чтение данных read_excel()
• Запись данных to_excel()
• Метод plot()
• Метод plot(). Тесты
• merge
• concat
• Иерархическое индексирование
• groupby()
• pivot_table()

Сергей Спирёв. Имею двадцатилетний опыт работы в банковской, страховой и лизинговой сферах, где занимался финансовым анализом, моделированием, управлением активами.