- Autor: Wes McKinney
- Wydawca: HELION
- EAN: 9788328340817
- Oprawa: miękka
- Cena sug. br.: 89,00 zł
- Cena brutto: 89,00 zł (w tym 5% VAT)
- Cena netto: 84,76 zł
- Data premiery: 2018-06-20
- Dostępne od: 2018-06-18
- Dostępność: Brak
Analiza danych stała się samodzielną dyscypliną wiedzy interesującą specjalistów z wielu branż: analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania czy też osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Wydobywanie informacji ze zbiorów danych pozwala na uzyskanie wiedzy niedostępnej w inny sposób. W tym celu dane trzeba odpowiednio przygotować, oczyścić, przetworzyć i oczywiście poddać analizie. Warto również zadbać o ich wizualizację. Do tych wszystkich zadań najlepiej wykorzystać specjalne narzędzia opracowane w języku Python.
Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy nie zajmowali się dotąd analizą danych ani obliczeniami naukowymi. Przedstawiono tu możliwości oferowane przez Pythona 3.6 oraz najnowsze funkcje pakietów Pandas i NumPy, a także środowisk IPython i Jupyter. Przy opisie poszczególnych narzędzi analitycznych wyjaśniono ich działanie i zaprezentowano przykłady ich wykorzystania w sposób efektywny i kreatywny. Ta książka powinna się znaleźć w podręcznej bibliotece każdego analityka danych!
Najważniejsze zagadnienia:
* eksploracja danych za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter,
* korzystanie z pakietów NumPy i Pandas,
* tworzenie wizualizacji danych za pomocą pakietu Matplotlib,
* praca z danymi regularnych i nieregularnych szeregów czasowych,
* rozwiązywanie rzeczywistych problemów analitycznych.
Python: poznaj idealne narzędzie do analizy danych!
Tylko zalogowani, zarejestrowani użytkownicy
instytucjonalni mogą zamawiać towar
Chcesz zostać klientem Liber? Prosimy o kontakt z działem handlowym.
Użytkowników indywidualnych zapraszamy do sklepu detalicznego.
Rozpoczeto import danych
z Navireo.