Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.
Эта книга посвящена исследованию данных с помощью языка программирования Python. Сразу же возникает вопрос: что же такое наука о данных (data science)? Ответ на него дать непросто — настолько этот термин многозначен. Долгое время активные критики отказывали термину «наука о данных» в праве на существование либо по причине его избыточности (в конце концов, какая наука не имеет дела с данными?), либо расценивая этот термин как «модное словечко» для придания красоты резюме и привлечения внимания агентов по найму кадров. На мой взгляд, в подобных высказываниях критики упускали нечто очень важное. Название «наука о данных», несмотря на поднятую вокруг него шумиху, пожалуй, лучше всего подходит для обозначения междисциплинарного набора навыков, становящихся все более востребованными в промышленности и науке. Междисциплинарность — ключ к ее пониманию.
Эта книга не планировалась как введение в язык Python или в программирование вообще. Я предполагаю, что читатель знаком с языком Python и знает, как определять функции, присваивать значения переменным, вызывать методы объектов, управлять потоком выполнения программы и решать другие простейшие задачи. Она должна помочь пользователям языка Python научиться применять инструменты исследования данных, имеющиеся в языке Python, — библиотеки, упоминающиеся в следующем разделе, и сопутствующие инструменты — для эффективного хранения и анализа данных и извлечения из них полезной информации.
Наука о данных — это вовсе не страшно! Изучите программирование на языке Python для анализа данных и статистики. Пишите код в облаке, используя Google Colab. Обменивайтесь данными и визуализируйте информацию. Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не нужно! Эта книга покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещ ...
Перед вами авторитетный справочник по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версий Python 3.10 и Pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных. По ходу дела вы узнаете о последних версиях pandas, NumPy и Jupyter. ...
Книга посвящена автоматизации Excel с помощью языка программирования Python. Описаны дистрибутив Anaconda Python и современные средства разработки, такие как менеджеры пакетов Conda и pip, блокноты Jupyter и Visual Studio Code. Даны необходимые основы языка Python и введение в анализ данных с помощью библиотеки pandas.
Данная подборка книг о тех частях языка Python и библиотек для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга задач при работе с данными. Книги предоставляют в ваше распоряжение необходимую теоретическую информацию и содержат множество практических примеров использования библиотек, способствующих решению при программировании на яз ...
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
