🎛 Получили новый набор данных. Что проверить до начала анализа?

Открыть таблицу и сразу начать строить графики — заманчиво. Но несколько пропусков, дубликатов или неверно определённых типов данных могут повлиять на весь дальнейший анализ.

Поэтому подготовили чек-лист первичной проверки данных в Python. Его можно сохранить и использовать как последовательность действий каждый раз, когда начинаете работать с новым набором данных.

Для каждого этапа добавили примеры команд на Python, чтобы чек-лист можно было использовать как небольшую рабочую шпаргалку.

🔗 Сохраняйте PDF и возвращайтесь к нему перед следующим анализом.

Проверка качества данных — один из первых шагов в работе аналитика. Научиться готовить данные к анализу, исследовать их и делать выводы можно на наших программах, которые стартуют 14 октября:

🛡 «Язык программирования Python для анализа данных». Вы начнёте с основ Python, затем освоите сбор данных с веб-страниц и через API, обработку в pandas и NumPy, работу с SQL, визуализацию и автоматизацию повторяющихся задач.

🛡 «Аналитик данных». Программа профессиональной переподготовки для комплексного освоения аналитики: от Python, SQL и статистики до продуктовой аналитики, проверки гипотез и машинного обучения.