Источники информации по разным темам по предобработке и анализу данных и др.

Здесь собраны источники информации по разным темам

Пропуски (очень интересная статья на русском) https://loginom.ru/blog/missing

По Pandas https://data-scientists.ru/node/10

"R и Python": два в одном https://proglib.io/p/r-and-python/

Предобработка https://proglib.io/p/moem-dataset-rukovodstvo-po-ochistke-dannyh-v-pytho...

Python "Уроки Python для начинающих" Гоши Дударя https://itproger.com/course/python https://pythontutor.ru

DS https://habr.com/ru/company/ods/blog/322626/

Библиотеки https://plotly.com/dash/

towardsdatascience русскоязычное сообщество open data science

https://en.wikipedia.org/wiki/Modulo_operation

Шпаргалка по синтаксису markdown http://ilfire.ru/kompyutery/shpargalka-po-sintaksisu-markdown-markdaun-s...

Работа с несколькими таблицами и подсчет долей http://datareview.info/article/svodnyie-tablitsyi-v-python/ https://stackoverflow.com/questions/37148787/pandas-pivot-table-percent-...

Пропуски https://ranalytics.github.io/data-mining/034-Handling-Missing-Values.html https://loginom.ru/blog/missing R

Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R https://ranalytics.github.io/data-mining/index.html

сигналы https://github.com/capitanov/dsp-theory