Knihobot

Python w data science. Praktyczne wprowadzenie

Více o knize

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.

Nákup knihy

Python w data science. Praktyczne wprowadzenie, Yuli Vasiliev

Jazyk
Rok vydání
2024
product-detail.submit-box.info.binding
(měkká)
Jakmile se objeví, pošleme e-mail.

Doručení

Platební metody

Nikdo zatím neohodnotil.Ohodnotit

Titul
Python w data science. Praktyczne wprowadzenie
Jazyk
polsky
Vydavatel
Helion
Rok vydání
2024
Vazba
měkká
ISBN10
8328910209
ISBN13
9788328910201
Série
Anotace
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.