Python
Python w data science. Praktyczne wprowadzenie
- Szczegóły
- Kategoria: Python
Python jest idealnym wyborem dla danologów, którzy chcą w prosty sposób uzyskiwać dostęp do dowolnego rodzaju danych, przetwarzać je i analizować. Służy do tego zarówno bogaty zestaw wbudowanych struktur danych, jak i solidny zbiór przeznaczonych do ich analizy bibliotek open source . Sam język pozwala na tworzenie zwięzłego kodu przy minimalnym nakładzie czasu i wysiłku: jeden wiersz kodu może filtrować, przekształcać i agregować dane.
Tę książkę docenią średnio zaawansowani użytkownicy Pythona, którzy tworzą aplikacje korzystające z osiągnięć nauki o danych. Znajdziesz w niej omówienie możliwości języka, wbudowanych struktur danych Pythona, jak również takich bibliotek jak NumPy, pandas, scikit-learn i matplotlib. Nauczysz się wczytywania danych w różnych formatach, porządkowania, grupowania i agregowana zbiorów danych, a także tworzenia wykresów i map.
Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami tworzenia rzeczywistych aplikacji, takich jak system obsługi taksówek z wykorzystaniem danych lokalizacyjnych, analiza reguł asocjacyjnych dla danych transakcji czy też uczenie maszynowe modelu przewidującego zmiany kursów akcji. Każdy rozdział zawiera interesujące ćwiczenia, które pozwolą Ci nabrać biegłości w stosowaniu opisanych tu technik.
Dzięki tej książce nauczysz się:
- efektywnie korzystać ze struktur danych Pythona,
- wyciągać cenne informacje z danych,
- posługiwać się danymi: tekstowymi, przestrzennymi, szeregami czasowymi,
- korzystać z wielu typów i formatów danych, w tym JSON i CSV,
- używać technik uczenia maszynowego do celów przetwarzania języka naturalnego.
Python: Twój najlepszy sojusznik w przetwarzaniu danych!
- Python. Zbiór zadań z rozwiązaniami - [27 sierpień 2024]
- Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej - [20 sierpień 2024]
- Szybki jak FastAPI. Projektowanie aplikacji WWW w Pythonie - [08 sierpień 2024]
- Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym - [25 czerwiec 2024]
- Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie - [13 grudzień 2023]