Python w data science. Praktyczne wprowadzenie
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 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 у науці про дані. Практичний вступ
Оригінальна назва: Python у науці про дані. Практичний вступ
Автор: Юлій Васильєв
Видавництво: Геліон
Р. видання: 2024
Переклад: Пьотр Райца
ISBN: 9788328910201
Формат: 165x228
Обкладинка: м'яка
Сторінок: 248
Книга нова
69,00 злотих ---> 40,99 злотих
Python є ідеальним вибором для науковців, які хочуть легко отримувати доступ, обробляти й аналізувати будь-які типи даних. Це досягається як багатим набором вбудованих структур даних, так і надійним набором відкритих бібліотек для аналізу даних. Сама мова дозволяє створювати стислий код з мінімальними витратами часу та зусиль: один рядок коду може фільтрувати, перетворювати та агрегувати дані.
Користувачі Python середнього рівня, які створюють програми для обробки даних, оцінять цю книгу. Ви знайдете огляд мовних можливостей, вбудованих структур даних Python, а також таких бібліотек, як NumPy, pandas, scikit-learn і matplotlib. Ви навчитеся завантажувати дані в різних форматах, організовувати, групувати та агрегувати набори даних, а також створювати діаграми та карти. Окремі питання були проілюстровані практичними прикладами створення реальних додатків, таких як система служби таксі, що використовує дані про місцезнаходження, аналіз правил асоціації для даних транзакцій або машинне навчання моделі прогнозування змін цін на акції. Кожен розділ містить цікаві вправи, які допоможуть вам навчитися використовувати методи, описані тут.
З цією книгою ви навчитеся:
- ефективно використовувати структури даних Python li>
- отримувати цінну інформацію з даних
- використовувати дані: текстові, просторові, часові ряди
- використовувати багато типів і форматів даних, зокрема JSON і CSV
- використовувати прийоми навчання машина для обробки природної мови
Python: ваш найкращий союзник в обробці даних!