Python i praca z danymi. Przetwarzanie, analiza
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 8
Просматривая «Python i praca z danymi. Przetwarzanie, analiza» данный товар из каталога «Базы данных», вы можете получить дополнительную скидку 4%, если произведете 100% предоплату. Размер скидки вы можете увидеть сразу при оформлении заказа на сайте. Внимание!!! Скидка распространяется только при заказе через сайт.
Python і робота з даними. Обробка, аналіз
Оригінальна назва: Python і робота з даними. Обробка, аналіз
Автори: Авінаш Навлані, Армандо Фанданго, Іван Ідріс
Видавництво: Геліон p>
Рік видання: 2022
Переклад: Krzysztof Sawka
ISBN: 9788328383609 b >
Формат: 168x237
Обкладинка: м'яка
Сторінок: 384
Книга нова
Ціна обкладинки книги: 89,00 злотих > акційну ціну можна знайти на нашому аукціоні!
Аналіз даних означає, що завдяки великим і меншим колекціям ми отримуємо цінні знання, які дозволяють нам приймати найкращі рішення. Це відбувається шляхом виявлення закономірностей або тенденцій. Наразі Python надає інструменти та бібліотеки спеціально для цієї мети. Тому ми можемо легко використовувати складні методи для отримання знань із даних. Однак, щоб досягти бажаних результатів, вам потрібно добре розуміти як методологію аналізу даних, так і принципи роботи з інструментами, які використовуються для цієї мети.
З цією книгою ви отримаєте всі інформацію та навички, необхідні для ефективного використання Python для аналізу даних. Тут обговорюються необхідні основи статистики та принципи аналізу даних. Вичерпно представлені актуальні питання щодо підготовки, обробки та моделювання даних, а також їх візуалізації. Такі процеси, як інтелектуальна обробка та аналіз даних з використанням алгоритмів машинного навчання: регресія, класифікація, аналіз головних компонентів і кластерний аналіз, пояснюються зрозуміло. Були також практичні приклади обробки природної мови та аналізу зображень. Цікавою проблемою також є виконання паралельних обчислень за допомогою бібліотеки Dask.
Книга містить, зокрема:
- основи аналізу даних і використання бібліотек NumPy і pandas
- робота з даними в різних форматах
- інтерактивна візуалізація з бібліотеками Matplotlib, seaborn і Bokeh
- розробка функцій, аналіз часових рядів і обробка сигналів
- розширений аналіз текстових даних і зображень