After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Машини часу у вас, мабуть, не буде, а от машина для аналізу часу — цілком. Щойно у ваш аналіз потрапляє час, усе може піти не так. Легко заплутатися на межах днів і місяців, у часових поясах, переході на літній час та в інших тонкощах, що збивають з пантелику непідготовлених. Якщо ви збираєтеся аналізувати дані, де фігурує час, найкраще використати Python, щоб усе впорядкувати. На наборах даних про урагани та велосипедні поїздки ми розглянемо підрахунок подій, обчислення проміжків часу між подіями та побудову графіків у часі. Ви працюватимете як у стандартному Python, так і в Pandas, а також торкнетеся бібліотеки dateutil — єдиної бібліотеки часових поясів, схваленої офіційною документацією Python. Після цього курсу ви впевнено оброблятимете дані дати й часу в будь-якому форматі, як справжній фахівець.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Дати та календарі
Урагани (також відомі як циклони або тайфуни) вражають штат Флорида в США кілька разів на рік. На початку курсу ви навчитеся працювати з об'єктами дат у Python, використовуючи дати всіх ураганів, що досягли Флориди з 1950 року. Ви дізнаєтеся, як Python працює з датами, які є типові операції з датами та як правильно форматувати дати, щоб уникнути плутанини.
- Дати в Python50 XP
- Який це був день тижня?100 XP
- Скільки ураганів приходять рано?100 XP
- Обчислення з датами50 XP
- Віднімання дат100 XP
- Підрахунок подій за календарними місяцями100 XP
- Впорядкування списку дат100 XP
- Перетворення дат на рядки50 XP
- Друк дат у зрозумілому форматі100 XP
- Подання дат у різний спосіб100 XP
2
Поєднання дат і часу
Програми спільного користування велосипедами охопили міста по всьому світу — і, на щастя для нас, кожну поїздку зафіксовано! Працюючи з усіма виїздами та поверненнями одного велосипеда у Вашингтоні, округ Колумбія, ви попрактикуєтеся працювати з датами й часом разом. Ви проаналізуєте текстові дати та час, виявите години пікового попиту, обчислите тривалість поїздок та інше.
3
Часові пояси та літній час
У цьому розділі ви впевнено розберетеся з темою, яка найчастіше спричиняє труднощі: часовими поясами та літнім часом. Продовжуючи роботу з даними про поїздки на велосипедах, ви дізнаєтеся, як порівнювати час у різних країнах, як коректно обробляти перехід «вперед навесні» та «назад восени», а також як отримувати актуальні дані про часові пояси з бібліотеки dateutil.
4
Просто і потужно: дати й час у Pandas
На завершення курсу ви застосуєте все, що вивчили про роботу з датами й часом у стандартному Python, до роботи з датами й часом у Pandas. Завдяки додатковій інформації про кожну поїздку — наприклад, на якій станції вона почалася й закінчилася та чи мав користувач річну підписку — ви зможете значно глибше дослідити дані про поїздки. У цьому розділі ви опануєте потужні операції Pandas, зокрема групування та побудову графіків за часом.
Робота з датами та часом у Python
Курс
завершено
