Data Scientist With Python

🖥️ Сlick to view content

• Introduction to Python
  • Module 1 - Python Basics
  • Module 2 - Python Lists
  • Module 3 - Functions and Packages
  • Module 4 - NumPy
  • Certificate
• Intermediate Python for Data Science
  • Module 1 - Matplotlib
  • Module 2 - Dictionaries & Pandas
  • Module 3 - Logic, Control Flow and Filtering
  • Module 4 - Loops
  • Module 5 - Case Study Hacker Statistics
  • Certificate
• Data Manipulation with pandas
  • Module 1 - Transforming DataFrames
  • Module 2 - Aggregating DataFrames
  • Module 3 - Slicing and Indexing DataFrames
  • Module 4 - Creating and Visualizing DataFrames
  • Certificate
• Joining Data with pandas
  • Module 1 - Data Merging Basics
  • Module 2 - Merging Tables With Different Join Types
  • Module 3 - Advanced Merging and Concatenating
  • Module 4 - Merging Ordered and Time-Series Data
  • Certificate
• Introduction to Data Visualization with Matplotlib
  • Module 1 - Introduction to Matplotlib
  • Module 2 - Plotting time-series
  • Module 3 - Quantitative comparisons and statistical visualizations
  • Module 4 - Sharing visualizations with others
  • Certificate
• Introduction to Data Visualization with Seaborn
  • Module 1 - Introduction to Seaborn
  • Module 2 - Visualizing Two Quantitative Variables
  • Module 3 - Visualizing a Categorical and a Quantitative Variable
  • Module 4 - Customizing Seaborn Plots
  • Certificate
• Introduction to NumPy
  • Module 1 - Understanding NumPy Arrays
  • Module 2 - Selecting and Updating Data
  • Module 3 - Array Mathematics!
  • Module 4 - Array Transformations
  • Certificate
• Python Data Science Toolbox (Part 1)
  • Module 1 - Writing your own functions
  • Module 2 - Default arguments, variable-length arguments and scope
  • Module 3 - Lambda functions and error-handling
  • Certificate
• Python Data Science Toolbox (Part 2)
  • Module 1 - Using iterators in PythonLand
  • Module 2 - List comprehensions and generators
  • Module 3 - Bringing it all together!
  • Certificate
• Intermediate Data Visualization with Seaborn
  • Module 1 - Seaborn Introduction
  • Module 2 - Customizing Seaborn Plots
  • Module 3 - Additional Plot Types
  • Module 4 - Creating Plots on Data Aware Grids
  • Certificate
• Introduction to Importing Data in Python
  • Module 1 - Introduction and flat files
  • Module 2 - Importing data from other file types
  • Module 3 - Working with relational databases in Python
  • Certificate
• Intermediate Importing Data in Python
  • Module 1 - Importing data from the Internet
  • Module 2 - Interacting with APIs to import data from the web
  • Module 3 - Diving deep into the Twitter API
  • Certificate
• Cleaning Data in Python
  • Module 1 - Common data problems
  • Module 2 - Text and categorical data problems
  • Module 3 - Advanced data problems
  • Module 4 - Record linkage
  • Certificate
• Working with Dates and Times in Python
  • Module 1 - Dates and Calendars
  • Module 2 - Combining Dates and Times
  • Module 3 - Time Zones and Daylight Saving
  • Module 4 - Easy and Powerful Dates and Times in Pandas
  • Certificate
• Writing Functions in Python
  • Module 1 - Best Practices
  • Module 2 - Context Managers
  • Module 3 - Decorators
  • Module 4 - More on Decorators
  • Certificate
• Exploratory Data Analysis in Python
  • Module 1 - Read, clean, and validate
  • Module 2 - Distributions
  • Module 3 - Relationships
  • Module 4 - Multivariate Thinking
  • Certificate
• Analyzing Police Activity with pandas
  • Module 1 - Preparing the data for analysis
  • Module 2 - Exploring the relationship between gender and policing
  • Module 3 - Visual exploratory data analysis
  • Module 4 - Analyzing the effect of weather on policing
  • Certificate
• Introduction to Statistics in Python
  • Module 1 - Summary Statistics
  • Module 2 - Random Numbers and Probability
  • Module 3 - More Distributions and the Central Limit Theorem
  • Module 4 - Correlation and Experimental Design
  • Certificate
• Introduction to Regression with statsmodels in Python
  • Module 1 - Simple Linear Regression Modeling
  • Module 2 - Predictions and model objects
  • Module 3 - Assessing model fit
  • Module 4 - Simple Logistic Regression Modeling
  • Certificate
• Sampling in Python
  • Module 1 - Bias Any Stretch of the Imagination
  • Module 2 - Don't get theory eyed
  • Module 3 - The n's justify the means
  • Module 4 - Pull Your Data Up By Its Bootstraps
  • Certificate

Tableau Fundamentals

🖥️ Сlick to view content

• Introduction to Tableau
  • Getting Started with Tableau
  • Building and Customizing Visualizations
  • Digging Deeper
  • Presenting Your Data
  • Certificate
• Analyzing Data in Tableau
  • Preparing for Analysis
  • Exploring Visualizations
  • Mapping Analysis
  • Groups, Sets, and Parameters
  • Certificate

Python Projects

🖥️ Сlick to view content

Название	Описание	Стек
A Network analysis of Game of Thrones	Проанализировали сеть персонажей в «Игре престолов» и то, как она меняется на протяжении книг.	Pandas, networkx, matplotlib
Bad passwords and the NIST guidelines	Проверили, какие пароли не соответствуют рекомендациям по паролям Национального института стандартов и технологий.	Pandas
Comparing Cosmetics by Ingredients	Обработали списки ингредиентов для косметики на Sephora, а затем визуализировали сходство с помощью t-SNE и Bokeh.	Pandas, numpy, sklearn, bokeh
Disney Movies and Box Office Success	Изучили данные о фильмах Disney, а затем построили модель линейной регрессии, чтобы прогнозировать кассовые сборы.	Pandas, seaborn, sklearn, numpy
Dr. Semmelweis and the discovery of handwashing	Анализ данных, лежащих в основе одного из самых важных открытий современной медицины: мытья рук.	Pandas, matplotlib
Exploring 67 years of LEGO	В этом проекте мы изучим базу данных всех когда-либо созданных наборов LEGO.	Pandas, matplotlib
Exploring the Bitcoin Cryptocurrency Market	Изучили рыночную капитализацию биткоина и других криптовалют.	Pandas, matplotlib
Investigating Netflix Movies and Guest Stars in The Office	Изучили реальный набор данных о фильмах Netflix, используя все, от списков и циклов до pandas и matplotlib.	Pandas, matplotlib
Real-time Insights from Social Media Data	Научились анализировать данные Twitter и глубоко погрузились в горячие тренды.	Json, collections, matplotlib, pandas
Reducing Traffic Mortality in the USA	Как мы можем найти хорошую стратегию для снижения смертности в результате дорожно-транспортных происшествий?	Pandas, seaborn, matplotlib, sklearn
Risk and Returns: The Sharpe Ratio	Использовали pandas для расчета и сравнения прибыльности и риска различных инвестиций с использованием коэффициента Шарпа.	Pandas, numpy, matplotlib
The Android App Market on Google Play	Загружены, очищены и визуализированы данные Google Play Store, чтобы понять рынок приложений для Android.	Pandas, numpy, plotly, seaborn, matplotlib
The GitHub History of the Scala Language	Нашли настоящих экспертов по Scala, изучив историю ее разработки в Git и GitHub.	Pandas, matplotlib
Who Is Drunk and When in Ames, Iowa	Изучили данные о тестах на алкоголь в Эймс, Айова, США.	Pandas, matplotlib

R Projects

🖥️ Сlick to view content

Название	Описание	Стек
Dr. Semmelweis and the discovery of handwashing	Анализ данных на R, лежащих в основе одного из самых важных открытий современной медицины: мытья рук.	Tidyverse
Introduction to DataCamp Projects	Обучающий проект в DataCamp на языке R.	Forecast, ggplot2

SQL Projects

🖥️ Сlick to view content

Название	Описание	Стек
Introduction to DataCamp Projects	Обучающий проект в DataCamp на языке SQL и работе в Jupyter Notebook	Matplotlib, sqlalchemy, postgreSQL
TV, Halftime Shows, and the Big Game	Загружены, очищены и исследованы данные Super Bowl в эпоху стремительного роста расходов на рекламу и ярких шоу.	PostgreSQL

Cheat Sheets

🖥️ Сlick to view content

• AI
• Big Data
• Data Analysis
• Data Literacy
• Data Science
• Data Visualization
• Machine Learning
• Power BI
• Python
• R Programming
• SQL
• Tableau

---

Дополнительно

В репозиторий karpov_courses я буду добавлять проекты, лекции и практические задания с курса дополнительного профессионального образования по направлению "Аналитик данных".

В репозиторий pet_projects сохраняю pet-проекты.

В репозиторий Stepik_courses сохраняю пройденные курсы.

В репозиторий codewars_solutions сохраняются решения кат с ресурса www.codewars.com на языках Python, JavaScript, SQL.

В репозиторий HackerRank_solutions сохраняю решения проблем с ресурса www.hackerrank.com.