ВВЕДЕНИЕ 5
1. ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ 8
1.1. ИНТЕГРИРОВАННАЯ СРЕДА РАЗРАБОТКИ (IDE) 9
1.1.1. Jupyter Notebook 10
1.1.2. VSCode 14
1.2. ОБЛАЧНАЯ СРЕДА РАЗРАБОТКИ 19
1.2.1. Google Colab 20
1.3. РАБОТА В GITHUB 23
1.3.1. Основные принципы работы с GitHub 24
1.3.2. Установка Git 26
1.3.3. Создание репозитория на GitHub 28
1.3.4. Коммиты 28
1.3.5. Связывание локального и удаленного репозитория 30
1.4. ВОСПРОИЗВОДИМОСТЬ КОДА 32
1.5. ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ 34
2. PYTHON ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ 36
2.1. ВВОД-ВЫВОД ДАННЫХ 37
2.2. ТИПЫ ДАННЫХ 41
2.2.1. Целые числа: int 44
2.2.2. Логический тип данных 47
2.2.3. Числа с плавающей точкой 50
2.2.4. Строки 53
2.3. ВСТРОЕННЫЕ ФУНКЦИИ 64
2.4. КОЛЛЕКЦИИ 66
2.4.1. Кортежи 67
2.4.2. Списки 70
2.4.3. Словари 77
2.4.4. Множества 84
2.5. УСЛОВНЫЙ ОПЕРАТОР 89
2.5.1. Условный оператор if 90
2.5.2. Условный оператор if-else 91
2.5.3. Вложенный условный оператор 92
2.5.4. Каскадный условный оператор if-elif-else 93
2.6. ЦИКЛЫ 95
2.6.1. Цикл for 95
2.6.2. Цикл while 100
2.6.3. Операторы break, continue, else 104
2.7. ФУНКЦИИ 109
2.7.1. Сигнатура функции 109
2.7.2. Функции с параметрами 112
2.7.3. Локальные и глобальные переменные 114
2.7.4. Особенности использования return 116
2.7.5. Функции как инструмент проектирования структуры программы 118
2.7.6. Проверка аргументов на корректность 121
2.7.7. Аргументы по умолчанию в Python 123
2.7.8. Обработка неизвестного количества аргументов 129
2.7.9. Lambda-функции 135
2.8. ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ 138
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 141
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 143