Практика 2: Работа с JupyterLab и анализ данных

Описание проекта

В рамках данной практики был освоен основной рабочий цикл анализа данных с использованием Python и JupyterLab.
Проект включает:

• настройку виртуального окружения и установку библиотек (numpy, pandas, matplotlib, seaborn, tqdm);
• подготовку репозитория Git с файлом week2_analysis.ipynb и этим README.md.

Структура репозитория

• week2_analysis.ipynb — основной блокнот JupyterLab, в котором выполняется:
  • создание и анализ DataFrame (pandas);
  • базовые вычисления с массивами (numpy);
  • визуализация данных (matplotlib, seaborn);
  • использование прогресс‑бара (tqdm).
• .gitignore — игнорирование вспомогательных папок (например, .ipynb_checkpoints/).

Список файлов в проекте

• README.md — основной файл описания проекта.
• .gitignore — файл с перечнем папок и файлов, которые игнорирует Git (например, .ipynb_checkpoints/, venv/ и т.п.).
• week2_analysis.ipynb — Jupyter Notebook с анализом данных и визуализацией (основной ноутбук недели 2).
• .ipynb_checkpoints/ — служебная папка Jupyter для автосохранения (обычно игнорируется через .gitignore).
• (опционально) venv/ — виртуальное окружение Python (также игнорируется в .gitignore).