Python w data science. Praktyczne wprowadzenie
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 18
Покупая «Python w data science. Praktyczne wprowadzenie», 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 науке о данных. Практическое введение
Оригинальное название: Python в науке о данных. Практическое введение
Автор: Юлий Васильев
Издательство: Гелион
Год публикация: 2024
Перевод: Пётр Райца
ISBN: 9788328910201
Формат: 165x228
Обложка: мягкая
Страницы: 248
Книга новая
69,00 злотых ---> 40,99 злотых
Python — идеальный выбор для специалистов по обработке и анализу данных, которым нужен простой доступ, обработка и анализ данных любого типа. Это достигается как за счет богатого набора встроенных структур данных, так и за счет солидного набора библиотек с открытым исходным кодом для анализа данных. Сам язык позволяет создавать лаконичный код с минимальными затратами времени и усилий: одна строка кода может фильтровать, преобразовывать и агрегировать данные.
Эту книгу оценят пользователи Python среднего уровня, создающие приложения для обработки данных. Вы найдете обзор возможностей языка, встроенных структур данных Python, а также таких библиотек, как NumPy, pandas, scikit-learn и matplotlib. Вы научитесь загружать данные в различных форматах, организовывать, группировать и агрегировать наборы данных, а также создавать диаграммы и карты. Отдельные проблемы были проиллюстрированы практическими примерами создания реальных приложений, таких как система службы такси с использованием данных о местоположении, анализ правил ассоциации для данных транзакций или машинное обучение модели, прогнозирующей изменения цен на акции. Каждая глава содержит интересные упражнения, которые помогут вам овладеть описанными здесь методами.
С помощью этой книги вы научитесь:
- эффективно использовать структуры данных Python
li>
- извлекать ценную информацию из данных
- использовать данные: текстовые, пространственные, временные ряды
- использовать множество типов и форматов данных, включая JSON и CSV
- используйте методы машинного обучения для обработки естественного языка.
Python: ваш лучший союзник в обработке данных!