Python a devenit unul dintre cele mai populare limbaje pentru analiza datelor datorită simplității, flexibilității și ecosistemului său extins de biblioteci. În acest ghid, vom explora conceptele de bază Python necesare pentru lucrul cu date.**1. Tipuri de date:** - Numere: întregi (int), cu virgulă mobilă (float). - Șiruri de caractere (str): secvențe de caractere. - Liste (list): colecții modificabile, ordonate de elemente. - Tupluri (tuple): colecții necdotificabile, ordonate de elemente. - Dicționare (dict): colecții neordonate de perechi cheie-valoare.**2. Operații de bază:** - Operații aritmetice: +, -, *, /, %, **. - Operații de comparare: ==, !=, <, >, <=, >=. - Operații logice: and, or, not.**3. Structuri de control:** - Instrucțiuni condiționale: if, elif, else. - Bucle: for, while.**4. Funcții:** - Definirea și apelarea funcțiilor. - Argumente și valori returnate.**5. Biblioteci pentru analiza datelor:** - NumPy: pentru calcule numerice și lucrul cu array-uri. - Pandas: pentru manipularea și analiza datelor tabelare (DataFrame). - Matplotlib și Seaborn: pentru vizualizarea datelor.Însușirea acestor noțiuni de bază vă va permite să începeți cu încredere lucrul cu date în Python.