Наука о данных Python. Необходимые инструменты для работы
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 15
Покупая «Наука о данных Python. Необходимые инструменты для работы» данный товар из каталога «Программирование» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.
Наука о данных Python. Основные инструменты для работы с данными. 2-е издание
Автор: Джейк ВандерПлас
Издатель: Helion
Переводчик: Филип Каминьский
ISBN: 9788328930940
Формат: 165x235
Переплет: мягкий переплет
Страниц: 544
Книга новая
Цена обложки книги: 139,00 злотых > Акционную цену вы можете найти на нашем аукционе!
Python предоставляет первоклассные инструменты и библиотеки специально для работы с данными. Они получили признание многих ученых и экспертов, ценящих этот язык за высокое качество решений по извлечению знаний из данных. Чтобы получить наилучшие результаты, вам необходимо хорошо понимать как отдельные библиотеки Python, так и способы работы с ними.
В этой книге представлен всеобъемлющий обзор всех библиотек Python, которые нужны ученым и специалистам по данным. Есть подробное описание IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и других инструментов. В пособии в первую очередь учтены их практические аспекты, что делает его идеальным для решения повседневных задач по манипулированию, преобразованию, очистке и визуализации различных типов данных, а также для помощи в создании статистических моделей и моделей машинного обучения. Это оценит любой, кто занимается научными вычислениями на Python.
В этом издании представлены наглядные примеры, которые помогут вам настроить и использовать инструменты обработки данных и машинного обучения. Энн Боннер, основатель и генеральный директор Content Simplicity
Вы научитесь:
- работать в среде научных вычислений IPython
- использовать специализированные библиотеки для работы с данными
- использовать типы ndarray и DataFrame для хранения и обработки данных
- создавать различные типы визуализации данных с помощью Matplotlib
- реализовать наиболее важные алгоритмы машинного обучения из Пакет Scikit-Learn
Извлекайте умные ответы на сложные вопросы из своих данных!
Джейк ВандерПлас — инженер-программист в Google Research. Он участвует в создании и разработке инструментов для обработки больших объемов данных, включая пакеты Scikit-Learn, SciPy, Astropy, Altair и JAX. Он также является автором учебных пособий и часто выступает в качестве докладчика на отраслевых конференциях.