Проект по анализу данных на Python

Проект имеет составную структуру и состоит из нескольких папок и файлов:

• Папки: _funcs, cache, data, FIFA
• Файлы: data_processing.ipynb, project.ipynb, project-ml.ipynb, requirements.txt, Sofifa-parser.py

Идейно проект разделен на $4$ части: сбор данных, обработка данных, их анализ и машиное обучение. При этом непосредственно в проекте тоже будут смысловые разделы.

Функционал всех составляющих проекта:

• _funcs. В папке _funcs хранятся $3$ модуля с необходимыми для различных частей проекта. В папке _funcs есть .py файлы: parser.py с функциями для парсинга данных, processing.py с функциями для обработки данных, project.py с функциями для основного проекта (там преимущественно присутствуют функции для разного рода визуализаций). У всех функций и модулей есть документация. Однако поскольку, сбор и обработка данных не являются основными частями проекта, то документация не слишком подробная
• cache. В папке cache содержатся картинки с игроками (для быстрой демонстрации работы некоторых функций)
• data. В папке data лежат обработанные данные (по $4$ разделам: leagues, teams, national, players). Размерность основной таблицы players составляет примерно $(300000, 90)$
• FIFA. В папке FIFA лежат необработанные данные (также по $4$ разделам: leagues, teams, national, players)
• requirements.txt. В файле лежит список всех необходимых для запуска ноутбука библиотек для удобной установки с помощью pip
• Sofifa-parser.py. В файле лежит код для выгрузки данных (время выполнения кода $\sim 14$ часов)
• data_processing.ipynb. В тетрадке лежит код для обработки данных (время выполнения кода $\sim 1$ минута)
• project.ipynb. В тетрадке лежит код с непосредственно анализом данных (время выполнения кода $\sim 1$ минута)
• project-ml.ipynb. В тетрадке лежит код с бонусной частью с машинным обучением, который является логическим продолжением тетрадки project.ipynb (время выполнения кода $\sim 1$ час)