Python w data science. Praktyczne wprowadzenie


Код: 16317239084
911 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: 17

Просматривая «Python w data science. Praktyczne wprowadzenie», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Программирование» будет доставлен из Польши и проверен на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.

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

< р >Формат: 165x228

Обложка: мягкая

Страниц: 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 о транзакциях 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
  • < Я>использую методы обучения машина для обработки естественного языка

Python: ваш лучший союзник в обработке данных!