Если вы хотите стать аналитиком данных — начните с базовой математики и SQL, практикуйтесь на реальных наборах данных и собирайте портфолио из 4–6 проектов. Развивайте визуализацию и навыки коммуникации.
В этой статье показано, как создать и настроить сводные таблицы в Python с помощью библиотеки pandas: импорт данных из Excel, использование index/values/aggfunc и добавление итого.
Excel позволяет быстро получить описательные статистики: установите Analysis ToolPak, запустите Data Analysis → Descriptive Statistics и выберите Input Range. Эта статья объясняет параметры, показатели и даёт чек-листы для проверок.
Эта статья объясняет, как использовать библиотеку Cinemagoer (бывшая IMDbPY) для доступа к данным IMDb через Python. Вы узнаете, как установить библиотеку, искать фильмы, людей и компании, получать метаданные по ID и собирать списки (top250 / bottom100).
Используя надстройку Azure Machine Learning в Microsoft Excel, можно быстро провести базовый анализ тональности текста без программирования. Это полезно для анализа отзывов, социальных упоминаний и опросов: Excel выдаст метки Positive/Negative/Neutral и числовые баллы, которые можно визуализировать и сегментировать в сводных таблицах.
Пропуски в данных — обычная задача в анализе и машинном обучении. В pandas есть несколько простых методов: fillna (с mean/median/mode, ffill/bfill), replace, interpolate, а также инструменты sklearn для более сложной импутации. Выберите метод в зависимости от типа столбцов, распределения данных и задач модели.
Gota — это библиотека на Go для EDA: чтение CSV/JSON, базовые статистики, проверка пропусков и экспорт. Подходит для прототипов и данных, помещающихся в память.