Analiza danych

Analiza danych w Pythonie zwykle zaczyna się od wczytania danych do struktur Series i DataFrame, a następnie od ich oczyszczenia, transformacji i wizualizacji. Warto sprawdzić formaty wejściowe, typy danych, wartości puste, indeksy oraz to, czy wykresy odpowiadają na konkretne pytania analityczne. Przykładowo można zaimportować plik CSV, ujednolicić daty, wykonać grupowanie po miesiącach i przygotować wykres liniowy trendu sprzedaży. Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Python Pandas - analiza i wizualizacja danych.

Pandas sprawdzają się w pracy na danych tabelarycznych, a NumPy w obliczeniach numerycznych, operacjach na macierzach i wektoryzacji. Przed wyborem warto określić, czy zadanie dotyczy filtrowania i agregacji danych, czy raczej optymalizacji obliczeń, broadcastingu i pracy na dużych tablicach. Przykładem może być użycie Pandas do łączenia danych z CSV i SQL oraz NumPy do przyspieszenia obliczeń statystycznych lub transformacji macierzy. Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Python NumPy - wydajne obliczenia, sieci neuronowe i analiza obrazu.

Czyszczenie danych obejmuje usuwanie niespójności, uzupełnianie braków, konwersję typów oraz normalizację wartości i struktur. Należy sprawdzić duplikaty, puste rekordy, błędne formaty dat, rozbieżności kategorii oraz wpływ operacji map, apply, groupby i merge na wynik końcowy. Przykładowy workflow obejmuje zamianę tekstowych dat na datetime, standaryzację nazw kategorii, uzupełnienie braków medianą i agregację po kluczach biznesowych. Wersję warsztatową (z konfiguracją i przykładami) znajdziesz w programie szkolenia: Python Pandas - analiza i wizualizacja danych.

Przyspieszanie obliczeń w Pythonie polega głównie na ograniczaniu pętli, stosowaniu wektoryzacji, broadcastingu i profilowania kodu. Trzeba sprawdzić zużycie pamięci, kształty tablic, koszt kopiowania danych oraz to, czy problem wynika z algorytmu, czy z samej implementacji. Przykładowo można zastąpić iterację po elementach operacjami NumPy, a następnie porównać czas wykonania z użyciem benchmarkingu i profilerów. Dokładnie ten zestaw narzędzi i workflow ćwiczymy podczas szkolenia: Python NumPy - wydajne obliczenia, sieci neuronowe i analiza obrazu.

Pozyskiwanie danych z internetu obejmuje analizę HTML, wykonywanie żądań HTTP, parsowanie odpowiedzi oraz obsługę API i automatyzację przeglądarki. W praktyce warto sprawdzić strukturę DOM, nagłówki HTTP, format JSON, selektory CSS i XPath oraz to, czy źródło wymaga renderowania JavaScript. Przykładem jest pobranie listy produktów przez requests i BeautifulSoup albo wykorzystanie Selenium do przejścia przez formularz logowania i zapisania wyników do pliku. To jedno z zagadnień omawianych podczas szkolenia: Scraping danych w Pythonie.

Analiza obrazu w Pythonie traktuje obraz jako macierz, na której wykonuje się operacje numeryczne, filtrację, konwolucję i transformacje geometryczne. Należy sprawdzić przestrzeń barw, typ danych pikseli, rozmiar macierzy oraz to, czy zadanie wymaga prostych operacji tablicowych, czy gotowych funkcji przetwarzania obrazu. Przykładowo binaryzację i prostą konwolucję można zaimplementować w NumPy, a wykrywanie krawędzi lub operacje morfologiczne wygodnie rozszerzyć funkcjami OpenCV. Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Python NumPy - wydajne obliczenia, sieci neuronowe i analiza obrazu.