
Тут надо отсюда ключевое:
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/style.html#Formatting-Values
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/style.html#Hiding-Data
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/style.html#Tooltips-and-Captions (а может и не надо это)
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/style.html#Highlight-Null
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/style.html#Highlight-Min-or-Max
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/style.html#Highlight-Between
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/style.html#Highlight-Quantile
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/style.html#Bar-charts
Допматериал: кто хочет побольше тут https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/style.html#Table-Visualization
Сюда добавить материал как выбрать соотв. метод исходя из данных (К-во) , их шкалы (числовая или нет) и параметрики\непараметрики
Предмет данного курса - простой, лаконичный, удобочитаемый и кроссплатформенный язык программирования Python. Он используется в разработке веб-приложений, анализе данных, искусственном интеллекте, автоматизации, кибербезопасности и многих других областях - и наша область его применения в данном курсе это анализ данных
В вакансиях технических компаний за последние 3 года Python входит в ТОП-1 требуемых технических навыков в области Data Science и Аналитика Данных
Этот курс - это способ максимально быстро ознакомиться с возможностями Python с точки зрения аналитика (бизнес-пользователя). Он спроектирован так, чтобы в самый короткий строк и без излишеств сделать из новичка уверенного бизнес-пользователя основных возможностей Python для анализа данных
Освещенных в курсе возможностей Python достаточно для решения основных бизнес-задач по извлечению, преобразованию\подготовке, визуализации и анализу данных данных. Обучение заточено не просто на заучивание команд и синтаксиса Python, а и на то, чтобы научить "думать на Python" (т.е., сформировать понимание логики его работы и логики разных конкретных библиотек).
Курс сфокусирован не только и не столько на демонстрацию экрана с кодом в ~200 лекциях, а на практическое освоение языка. Поэтому он насыщен практическими заданиями (более 170 ЗАДАНИЙ!), которые не только отлично прорабатывают лекционный материал, а формируют прикладные навыки использования Python
Курс от профессионала в анализе данных: владеющего навыками от обработки данных в MS Excel (вкл. надстройки семейства Power) и статанализа с предиктивной аналитикой в спецпрограммах (SPSS, JASP, Statistica...) - и до языков и методов Data Science применяемых в разработке систем "искусственного интеллекта" (Python, R).
Создатель курса - автор популярной бизнес -литературы (доступна в крупнейших магазинах: Amazon, Ozon, ЛитРес, Ridero...). В частности, автор одного из русскоязычных бестселлеров в категории "Анализ данных" - книги "Аналитика и Data Science для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев", а также одной из первых книг отечественных авторов по работе с компонентом ETL Power Query для Excel и Power BI "Power Query: учебное руководство";
Невзирая на массу современных инструментов визуальных инструментов подключения и извлечения данных из баз - Python популярен не только в среде ИТшников, а и обычных бизнес-пользователей (в первую очередь аналитиков). Это как раз тот навык, потраченное на изучение которого время отличная инвестиция!
Курс НЕ ЗАТОЧЕН под конкретную предметную область (учет, коммерция, розница, маркетинг, закупки, проекты, кадры, медицина, строительство и т.д.): он формирует чистое понимание, знания и навыки Python для анализа данных - и с этими знаниями Вы, как эксперт в СВОЕЙ СОБСТВЕННОЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ (отрасли, дисциплине, сфере, функции...), сможете легко их применить для решения именно Ваших прикладных задач
Обратите внимание, что курс именно о языке Python для бизнес-пользователей и только под задачи анализа данных: а поэтому в нем НЕ БУДЕТ разбора (а если где-то вдруг будет, то поверхностный минимум достаточного для целей данного курса и без углубления в тему) использование его в таких направлениях, к примеру:
- Web-разработка
- GUI-разработка
- разработка ПО
- ООП (объектно-ориентированного программирования) и понятия классов, связанных с ними объектов, разбора полиморфизма, наследования, абстракции, инкапсуляции
- Статистика и теория вероятности
- и т.д.