# 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 ноутбук 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`).