🏁 Финальный тренажёр: Python для аналитиков — модуль 1
📘 Python для аналитиков: Модуль 1 — Базовые конструкции языка
Поздравляю! Вы дошли до конца целого модуля по Python для аналитиков. Это не просто 9 постов —
это фундамент, на котором строится реальная аналитическая работа. Если вы читали, практиковали
и обдумывали каждую часть — поздравляю, вы на голову выше большинства, кто «знает Python»
по верхам.
За 9 серий мы прошли путь от переменных до файлов. Давайте вспомним, что вы могли освоить,
если прошли все блоки последовательно.
🔢 Серии 1–2: Числа и переменные — основа основ
Вы начали с самого фундамента: что такое переменная, как Python работает с типами данных, и почему
a = a + 1 — это не ошибка, а мощный инструмент. Разобрались в:
• различиях между int и float
• делении / против целочисленного //, и как оно влияет на расчёт метрик
• динамической типизации: зачем Python сам определяет типы и
•как с этим жить
• правильных названиях переменных — не x и q, а user_count, avg_price, click_rate
📌 Зачем это нужно? Потому что каждая витрина, отчёт и метрика — это в первую очередь работа
с числами. Ошибка в типе = баг в отчёте. Понимание базы = меньше гугла, больше уверенности.
📦 Серии 3–8: Типы данных — от строк до множеств
Строки — это не просто текст. Это названия колонок, статусы, логика фильтрации, ключи в словарях. Вы узнали:
• как обращаться к символам и срезам
• как работает split(), join(), lower() — и зачем их комбинировать
• почему строки неизменяемы и как это влияет на производительность
Списки — базовый контейнер. Вы научились:
• обращаться к элементам и срезам (my_list[1:], my_list[-2])
• добавлять, удалять и сортировать данные
• использовать list comprehension: [x for x in list if x > 0]
Словари — ключ к быстрому доступу. Вы поняли:
• как работают пары ключ–значение и зачем это быстрее, чем список
• что такое defaultdict и как он спасает от багов при подсчёте
• как применять Counter — частотный анализ за 1 строку
Кортежи — как «immutable-списки». Вы узнали:
• когда выгоднее tuple, чем list
• как делать распаковку и зачем нужна звёздочка (*)
• как использовать namedtuple для удобного доступа к значениям
Множества — коллекции без повторов. Вы освоили:
• как делать объединение, пересечение, разность
• зачем frozenset, и как он работает как ключ словаря
• как писать компактный set-comprehension и что такое any()/all()
Булевы значения и логика (https://t.me/senior_data_analyst/300) — финальный кирпич в блоке:
• что такое True, False, и почему [], 0, '' — это False
• как работает «ленивость» (lazy) в and, or, not
• зачем проверка if x: может быть опасной без понимания truthiness
📌 Этот блок — это инструментарий. Если вы знаете, как выбирать тип данных под
задачу — вы уже на шаг впереди.
📂 Серия 9: Работа с файлами — Python как мост к реальным данным
Этот блок объединил всё, что аналитик делает с внешними источниками:
• чтение и запись текстовых файлов (TXT, CSV, JSON, Excel, бинарные)
• безопасная работа через with и контекст-менеджеры
• режимы открытия: r, w, a, x, b, t, + — и когда их использовать
• как использовать pathlib вместо строк: переносимость, читаемость, красота
• как защититься от ошибок: кодировки, буферизация, большие объёмы
📌 Это база для ETL, для импорта логов, для автоматизации отчётов. Если ты пишешь
скрипты, которые живут дольше недели — это must-have.
📌 Что будет в серии 10
Финальный пост модуля — практический Jupyter-ноутбук, где вы сможете:
• пройти тесты и задачи по всем 9 темам
• понять, где есть пробелы
• освежить базу перед новым модулем или собесом
Спасибо, что шли весь путь от переменной до файла вместе 💪
Если ты прошёл 9 серий, разобрался с переменными, списками, файлами и логикой. Теперь пора
проверить, что ты не просто читал, а действительно понял.
📘 В этом Jupyter‑ноутбуке:
• 8 тем по базовому Python
• Шпаргалки и пояснения
• 20 заданий с автопроверкой
• Финальная оценка + рекомендации
🔍 Что внутри:
• Числа — int, float, деление, math
• Переменные — присваивание, распаковка
• Строки — индексация, методы
• Форматирование — f-строки
• Словари — методы, comprehension
• Кортежи — неизменяемость, распаковка
• Множества и bool — операции и truthiness
• Файлы — open/with, pathlib, CSV/JSON
📌 Проходи по порядку, читай комментарии, решай — и получи фидбэк по своим знаниям.
📎 Файл .ipynb — тут
💥 Как тебе весь модуль?
🔥 — узнал(а) кучу нового, теперь Python в руках как инструмент, а не загадка
🤝 — многое знал(а), но структурировать и повторить было полезно
👨💻 — понял(а), что раньше просто нагугливал, а теперь начинаю реально понимать
Реакция — это не просто эмодзи. Это спасибо за проделанную работу — и сигнал,
что двигаемся в правильном направлении 😉