Schema della sezione

    • Рекомендована література

      1. Nelli F.  Python Data Analytics: With Pandas, NumPy, and Matplotlib. 3rd ed. New York : Apress, 2023. 445 p.

      1. Subasi A.  Practical Machine Learning for Data Analysis Using Python. London : Elsevier, 2020. 520 p.

      1. McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter. 3rd ed. Beijing : O'Reilly Media, 2022. 550 p.

      2. VanderPlas J. Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. 2nd ed. Beijing : O'Reilly Media, 2022. 576 p.

      3. Bruce P., Bruce A., Gedeck P. Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python. 2nd ed. Beijing : O'Reilly Media, 2020. 368 p.

      Додаткова література

          1. Downey A. B. Think Stats: Exploratory Data Analysis. 2nd ed. Sebastopol : O'Reilly Media, 2014. 222 p.
          2. Bird S., Klein E., Loper E. Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. Beijing : O'Reilly Media, 2009. 504 p.
          3. Zinoviev D. Complex Network Analysis in Python: Recognize — Construct — Visualize — Analyze — Interpret. Raleigh : The Pragmatic Bookshelf, 2018. 312 p.
          4.  pandas - Python Data Analysis Library https://pandas.pydata.org/ 
          5. Data Manipulation with pandas https://www.datacamp.com/courses/data-manipulation-with-pandas .
          6. Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language Processing with Python, https://www.nltk.org/book/
          7. A Tutorial on NetworkX: Network Analysis in Python, https://medium.com/swlh/a-tutorial-on-networkx-network-analysis-in-python-part-i-43c1d35830b6

      Набори даних

      1. Pandas: Очищення та візуалізація даних

      2. Статистика та перевірка гіпотез

      3. Обробка тексту (NLTK) та тематичне моделювання

      4. Аналіз графів (NetworkX)