A collection of books and articles on Python and various data manipulation tools. Overview of architecture of business intelligence systems, design and development of BI Reports, data processing in Python Pandas.
A curated list of chart and dataviz resources that developers may find useful. Focused on relevant and currently active JavaScript charting libraries for different use cases. Ordered alphabetically in each category. - Commercial Libraries - Free and Open Source Libraries - Free Libraries - Framework-Specific Libraries - Data Visualization Resources
DataBank is an analysis and visualisation tool that contains collections of time series data on a variety of topics. You can create your own queries; generate tables, charts, and maps; and easily save, embed, and share them. https://databank.worldbank.org/databases
Людей вокруг всегда больше, чем у тебя есть внимания. Дел вокруг больше, чем есть времени. Пет-проектов больше, чем ты можешь сделать.
Очень важно определить свою ёмкость и не брать больше, чем можешь взять: не браться за лишние задачи, не начинать проекты, которые нет времени делать, отказывать коллегам во встречах. Будешь брать лишнее — станешь неэффективным или от чувства вины, или от недосыпа, или от всего вместе. Отупеешь.
Ёмкость может выражаться в количестве активных проектов или во времени, которое ты тратишь на работу. Я вообще определяю на глаз: если кажется, что могу взять больше, — беру, если перегрузился — сливаюсь с лишнего.
Practical Data Analysis Using Jupyter Notebook Learn how to speak the language of data by extracting useful and actionable insights using Python.pdf
What you will learn • Understand the importance of data literacy and how to communicate effectively using data • Find out how to use Python packages such as NumPy, pandas, Matplotlib, and the Natural Language Toolkit (NLTK) for data analysis • Wrangle data and create DataFrames using pandas • Produce charts and data visualizations using time-series datasets • Discover relationships and how to join data together using SQL • Use NLP techniques to work with unstructured data to create sentiment analysis models • Discover patterns in real-world datasets that provide accurate insights