Работал с различными типами данных: - **Структурированные**: CSV, JSON, XML (парсинг, обработка, сериализация) - **Базы данных**: PostgreSQL, MySQL (SQL-запросы, ORM типа SQLAlchemy) - **NoSQL**: MongoDB (PyMongo), Redis (кеширование) - **API**: REST (requests, aiohttp), GraphQL (gql) - **Бинарные/медиа**: изображения (Pillow), PDF (PyPDF2) Пример обработки CSV: ``` import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') cleaned = data.dropna().apply(lambda x: x.astype(str).str.lower()) ``` Для JSON: ``` import json with open('data.json') as f: data = json.load(f) filtered = [item for item in data if item['active']] ``` Использовал также датафреймы (Pandas), временные ряды, текстовые данные (NLTK/spaCy).