Курсовая работа: Анализ данных с помощью Pandas и NumPy

Содержание курсовой работы:

1. Введение
2. Обзор библиотек Pandas и NumPy

   1. История и назначение
   2. Установка и настройка

3. Основные возможности библиотеки NumPy

   1. Массивы и их операции
   2. Операции с N-мерными массивами
   3. Преобразования массивов

4. Основные возможности библиотеки Pandas

   1. Структуры данных (Series, DataFrame)
   2. Чтение и запись данных
   3. Обработка пропусков и дубликатов

5. Практическое применение: анализ набора данных

   1. Задача анализа
   2. Рабочий процесс: освоение данных, очистка, анализ и визуализация

6. Сравнительный анализ: Pandas vs. NumPy
7. Заключение
8. Список использованных источников

Введение

Современный мир генерирует колоссальные объемы данных, что делает их анализ одной из ключевых задач в различных сферах — от бизнеса до науки. Для эффективной работы с большими наборами данных обычно используют специализированные библиотеки и инструменты. В рамках данной курсовой работы будет рассмотрен анализ данных с помощью популярных библиотек Python — Pandas и NumPy.

NumPy предоставляет инструментарий для работы с многомерными массивами и является основой для численных вычислений в Python, тогда как Pandas предлагает более высокоуровневые структуры данных и операции для анализа и манипуляции данными. В работе будет проведен сравнительный анализ и приведены практические примеры, демонстрирующие, как можно эффективно использовать эти библиотеки для решения реальных задач.

Советы студенту по написанию курсовой работы

1. Определите цель исследования: Разработайте чёткое понимание того, что вы хотите достичь с помощью анализа данных. Например, вы можете выбрать тему анализа продаж, оценки потребительского поведения, трендов в социальных медиа и т.д.

2. Изучите документацию: Начните с изучения официальной документации по библиотекам Pandas (https://pandas.pydata.org/) и NumPy (https://numpy.org/). Знание функций и возможностей библиотек поможет вам в дальнейшем понимании.

3. Выберите набор данных: Найдите подходящий набор данных для вашего анализа (например, на сайтах Kaggle, UCI Machine Learning Repository или аналогичных). Убедитесь, что данные достаточно объемные и интересные для анализа.

4. Практикуйтесь на примерах: Перед написанием курсовой работы рекомендуется проработать несколько примеров, воспользовавшись туториалами и гайдами. Это создаст уверенность в использовании библиотек и облегчит решение поставленной задачи.

5. Составьте план: Разработайте план вашей курсовой работы, основываясь на предложенном содержании. Это поможет организовать ваши мысли и структурировать документ.

6. Выбирайте русскоязычные источники: Обратитесь к учебникам, статьям и курсам на русском языке, связанным с Pandas и NumPy. Это поможет лучше понять материал.

7. Обратите внимание на визуализацию: При анализе данных важно визуализировать результаты. Изучите такие библиотеки, как Matplotlib и Seaborn, которые интегрируются с Pandas и визуализируют данные.

8. Сравните методы: Приведите сравнительный анализ функций и возможностей библиотек. Опишите, в каких случаях лучше использовать одну библиотеку по сравнению с другой.

Использованные источники

1. Библиотека Pandas – официальная документация (2023). URL: https://pandas.pydata.org/
2. Библиотека NumPy – официальная документация (2023). URL: https://numpy.org/
3. Головин, А. (2020). "Машинное обучение на Python". Издательство Питер.
4. Кулик, А. (2019). "Анализ данных с Python". Издательство БХВ-Петербург.
5. Федоров, И. (2021). "Python для анализа данных". Издательство Вилка.