# Учебная практика №2.2.

# Освоить JupyterLab для работы с Python-кодом, анализа данных и визуализации.

Познакомиться с основами работы с pandas, numpy, matplotlib, seaborn и tqdm.

Научиться комментировать код, изменять параметры и анализировать результат.

Укрепить навыки работы с Git: вести репозиторий, фиксировать изменения, документировать процесс.

## Описание

В работе используется JupyterLab для анализа данных с помощью библиотек pandas, numpy, matplotlib, seaborn и tqdm.

## Файлы проекта

- week2\_analysis.ipynb — основной блокнот с анализом данных;

- README.md — описание проекта;

- requirements.txt — список зависимостей;

- .gitignore — исключаемые файлы и папки.