טעינת נתונים ממקורות שונים

• עבודה עם קבצי Excel ו־CSV.

• התחברות למסדי נתונים וקריאה של טבלאות.

• שליפת נתונים מ־Web APIs.

• ניהול תהליכי טעינה ממקורות מגוונים בצורה עקבית.

 יצירת ועריכת מבני DataFrame

• יצירת מערכים וטבלאות נתונים.

• מחיקת עמודות שאינן דרושות.

• הגדרת אינדקסים לשיפור סדר ויעילות.

• הוספת שדות מחושבים בהתאם לצורכי הניתוח.

סינון, מיון ושילוב נתונים

• סינון רשומות לפי תנאים שונים.

• מיון נתונים לפי מאפיינים רלוונטיים.

• מיזוג מידע מטבלאות שונות.

• חיבור מקורות נתונים לצורך ניתוח משותף.

ניקוי ותקנון נתונים (Data Cleaning)

• הסרת כפילויות ושמירה על איכות הנתונים.

• טיפול בערכים חסרים לפי טכניקות נפוצות.

• פיצול ומיזוג שדות בהתאם למבנה הנתונים.

• טרנספורמציות טקסט לניקוי ועיבוד מידע.

ניתוח סטטיסטי בסיסי ומתקדם

• ביצוע חישובים סטטיסטיים נפוצים.

• הקבצות (GroupBy) לצורך חישוב נתונים לפי חתכים.

• יצירת טבלאות ציר (Pivot Tables) לצורך סיכום וניתוח.

עבודה עם תאריכים וזמן (Time Series Analysis)

• המרה ופורמט של נתוני זמן.

• ביצוע חישובים על נתוני טיימסטמפ.

• ניתוח סדרות זמן לצורך תובנות לאורך ציר הזמן.

אופטימיזציה של טבלאות ונתונים

• שיפור מבנה הטבלה לטובת מהירות ויעילות.

• בחינת סוגי נתונים מתאימים.

• צמצום משקל הנתונים וחיסכון בזיכרון.

עיצוב והצגה ויזואלית בסיסית

• עיצוב מותנה לשיפור הקריאות.

• יצירת גרפים בסיסיים להצגת נתונים.

• הדגשה של מגמות ודפוסים ויזואליים.