Разбор 3 реальных кейсов парсинга

Python для аналитикаТема 5. Pandas практические паттерны

Кейс 1: парсинг nginx-логов через regex + DataFrame. Кейс 2: сессионизация событий через gap > 30min и cumsum булева. Кейс 3: дедупликация CRM (fuzzy) через нормализованный ключ. Готовые сниппеты для собесных задач «вот данные — что сделаешь?».

О разделе «Тема 5. Pandas практические паттерны»

Реальные задачи аналитика: чистка грязных данных, pivot/melt, cohort/funnel в чистом pandas (без SQL), str/dt-аксессоры, парсинг логов и CRM. Что спрашивают на собесе под «вот данные — что сделаешь?».

Ключевые темы: data cleaning, pivot, melt, cohort, funnel, regex, str, dt, fuzzy match, parsing.

Все темы в разделе «Тема 5. Pandas практические паттерны»

Обновлено:

Полный разбор темы «Разбор 3 реальных кейсов парсинга» — в Pro

В Pro-подписке по этому конспекту получите:

Открыть все 390+ конспектов →