Python w data science. Praktyczne wprowadzenie

Más información sobre el libro

Python jest idealnym wyborem dla analityków danych, którzy chcą łatwo uzyskiwać dostęp do różnorodnych danych, przetwarzać je i analizować. Oferuje bogaty zestaw wbudowanych struktur danych oraz solidny zbiór bibliotek open source do analizy. Język pozwala na pisanie zwięzłego kodu, gdzie jeden wiersz może filtrować, przekształcać i agregować dane. Książka skierowana jest do średnio zaawansowanych użytkowników Pythona, którzy tworzą aplikacje związane z nauką o danych. Zawiera omówienie możliwości języka, wbudowanych struktur danych oraz bibliotek takich jak NumPy, pandas, scikit-learn i matplotlib. Nauczysz się wczytywania danych w różnych formatach, porządkowania, grupowania i agregowania zbiorów, a także tworzenia wykresów i map. Przykłady obejmują rzeczywiste aplikacje, takie jak system obsługi taksówek z danymi lokalizacyjnymi, analiza reguł asocjacyjnych dla transakcji czy model uczenia maszynowego przewidujący zmiany kursów akcji. Każdy rozdział zawiera ćwiczenia, które pomogą w nabywaniu biegłości w technikach. Dzięki książce nauczysz się efektywnie korzystać ze struktur danych Pythona, wydobywać cenne informacje oraz posługiwać się różnymi typami danych, w tym JSON i CSV, a także technikami uczenia maszynowego w przetwarzaniu języka naturalnego.