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