#Windows #Linux Автор материала кратко, наглядно и с примерами кода представлет три пакета Python, заметно упрощающих и ускоряющих исследовательский анализ данных. Профилирование данных — один из первых этапов в любом проекте в науке о данных. Это вид исследовательского анализа данных для описания набора данных, лучшего понимания качества и основных характеристик данных. Профилирование — информационная поддержка дальнейших шагов в проекте Data Science, такие как тип и степень очистки данных, которая необходима, и любые другие методы предварительной обработки, что могут потребоваться. Данные в реальном мире редко изначально подготовлены к решению такой задачи, как машинное обучение. Многие этапы профилирования данных типичны для разных наборов данных и проектов. Профилирование данных обычно включает такие задачи, как применение описательной статистики для каждого столбца, определение объёма отсутствующих значений и разбор взаимодействий и корреляций переменных. Эти задачи бывают довольно рутинными, поэтому для автоматизации профилирования данных разработали ряд библиотек Python.