Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 15
Просматривая «Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «Программирование» вы получите через 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.
Python в анализе данных. Обработка данных для
Оригинальное название: Python в анализе данных. Обработка данных
Автор: Wes McKinney
Издатель: Helion
Год издания: 2018
Перевод: Конрад Матук
ISBN: 9788328340817
Формат: 168x237
Обложка: мягкая
Страницы: 480
Книга новая
Обложка книги: 89,00 злотых > Акционную цену вы найдете на нашем аукционе!
Анализ данных стал самостоятельной дисциплиной знаний, интересной специалистам многих отраслей: бизнес-аналитикам, статистикам, разработчикам программного обеспечения и людям, занимающимся искусственным интеллектом. Извлечение информации из наборов данных позволяет получить знания, которые иначе были бы недоступны. Для этого данные необходимо правильно подготовить, очистить, обработать и, конечно же, проанализировать. Также стоит позаботиться об их визуализации. Для всех этих задач лучше всего использовать специальные инструменты, разработанные на языке Python.
Представленная книга является вторым, обновленным и дополненным изданием классического учебника, написанного для аналитиков, еще не владеющих языком Python. работал в b>Python, а также о программистах Python, которые еще не имели дела с анализом данных или научными расчетами. В нем представлены возможности Python 3.6 и новейшие функции пакетов Pandas и NumPy, а также IPython. и Jupyter. При описании отдельных аналитических инструментов поясняется их работа и приводятся примеры их эффективного и творческого использования. Эта книга должна быть в справочной библиотеке каждого аналитика данных!
Основные темы:
- Интеллектуальный анализ данных с помощью IPython и Jupyter
- Использование NumPy и Pandas
- Создавайте визуализации данных с помощью Matplotlib.
- Работайте с регулярными и нерегулярными данными временных рядов.
- Решайте реальные аналитические задачи.