Какие библиотеки для анализа данных использовал

Наиболее часто используемые библиотеки для анализа данных в Python:

1. Pandas - основной инструмент для работы с табличными данными (DataFrame). Пример:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

2. NumPy - для числовых операций и работы с многомерными массивами:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])

3. Matplotlib/Seaborn - визуализация данных:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 1])
plt.show()

4. Scikit-learn - машинное обучение и предобработка данных:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()

Также иногда использую:

• SciPy для научных вычислений
• Statsmodels для статистического анализа
• Plotly для интерактивных визуализаций

Для больших данных могу применять Dask или Vaex как альтернативу Pandas.