Jak analizować dane z biblioteką Pandas w.2


Код: 15492080391
1319 грн
Цена указана с доставкой в Украину
Товар есть в наличии
КАК ЭКОНОМИТЬ НА ДОСТАВКЕ?
Заказывайте большое количество товаров у этого продавца
Информация
  • Время доставки: 7-10 дней
  • Состояние товара: новый
  • Доступное количество: 15

Оплачивая «Jak analizować dane z biblioteką Pandas w.2» данное изделие из «Программирование» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.

Как анализировать данные с помощью библиотеки Pandas v2

  • ean: 9788328901513
  • производитель/издатель: Helion
  • тираж: Год издания: 2024, переплет: буклет

Квалифицированный аналитик может использовать очень динамичные и разнообразные наборы данных. Эту операцию облегчает библиотека Pandas с открытым исходным кодом, которая позволяет выполнять практически любую задачу, требующую анализа данных с помощью Python. Pandas может помочь вам обеспечить надежность данных, визуализировать их для эффективного принятия решений и проанализировать несколько наборов данных. Это второе, обновленное и расширенное издание Справочника библиотеки Pandas. С помощью этой доступной книги вы научитесь в полной мере использовать возможности библиотеки, даже если вы только начинаете заниматься анализом данных в Python. Вы начнете учиться с реальным набором данных и вскоре решите сложные проблемы науки о данных, такие как работа с отсутствующими данными, применение регуляризации и использование методов машинного обучения без учителя для поиска базовой структуры в наборе данных. Работа с отдельными проблемами облегчается, поскольку они иллюстрируются простыми, но практическими примерами. В книге импорт и экспорт данных, подготовка наборов данных, создание графиков с использованием библиотек matplotlib, seaborn и Pandas, преобразование типов данных, масштабирование операций обработки данных, расширенные возможности библиотеки Pandas, связанные с датами и временем, подгонка линейных моделей с помощью библиотеки statsmodels и scikitlearn.

ссылочный номер 6947919