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.

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/).

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).