Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za


Код: 15136873654
676 грн
Ціна вказана з доставкою в Україну
Товар є в наявності
ЯК ЕКОНОМИТИ НА ДОСТАВКЕ?
Замовляйте велику кількість товарів у цього продавця
Інформація
  • Час доставки: 7-10 днів
  • Стан товару: новий
  • Доступна кількість: 15

Оплачивая «Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za» 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.

Python в аналізі даних. Обробка даних для

Оригінальна назва: Python в аналізі даних. Обробка даних для

Автор: Вес МакКінні

Видавництво: Геліон

Рік видання: 2018

Переклад: Конрад Матук

ISBN: 9788328340817

Формат: 168x237

Обкладинка: м'яка

Сторінок: 480

Книга нова

Обкладинка книги: 89,00 злотих > акційну ціну ви знайдете на нашому аукціоні!

Аналіз даних став самостійною дисципліною знань, яка цікавить спеціалістів із багатьох галузей: бізнес-аналітиків, статистиків, архітекторів програмного забезпечення та людей, які мають справу зі штучним інтелектом. Вилучення інформації з наборів даних дозволяє отримати знання, які інакше недоступні. Для цього дані повинні бути належним чином підготовлені, очищені, оброблені і, звичайно, проаналізовані. Також варто подбати про їх візуалізацію. Для всіх цих завдань найкраще використовувати спеціальні інструменти, розроблені на мові Python. працював у b>Python, а також про програмістів Python, які ще не мали справу з аналізом даних чи науковими розрахунками. Він представляє можливостіPython 3.6 і найновіші функції пакетів Pandas і NumPy, а також IPython і Jupyter. При описі окремих аналітичних інструментів пояснюється їхня робота та наводяться приклади їх ефективного та творчого використання. Ця книга має бути в довідковій бібліотеці кожного аналітика даних!

Ключові теми:

  • Видобуток даних за допомогою IPython і Jupyter
  • Використання NumPy і Pandas
  • Створюйте візуалізацію даних за допомогою Matplotlib
  • Роцюйте з регулярними та нерегулярними даними часових рядів
  • Вирішуйте реальні аналітичні проблеми
  • Python : відкрийте для себе ідеальний інструмент аналізу даних!