Python w data science. Praktyczne wprowadzenie

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 w data science. Praktyczne wprowadzenie

"Python w data science" to kompleksowy przewodnik, który wprowadza czytelników w świat analizy danych przy użyciu jednego z najpopularniejszych języków programowania. Książka ta jest idealna dla tych, którzy pragną zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie data science, wykorzystując Python jako narzędzie do analizy i wizualizacji danych.

Dla kogo jest ta książka?

• Osoby początkujące w programowaniu, które chcą nauczyć się Pythona w kontekście analizy danych
• Studenci kierunków informatycznych i pokrewnych, pragnący poszerzyć swoją wiedzę o data science
• Profesjonaliści z różnych dziedzin, którzy chcą wykorzystać dane do podejmowania lepszych decyzji
• Hobbyści i entuzjaści, którzy chcą zgłębić temat analizy danych i uczenia maszynowego

Co zyskasz dzięki tej publikacji?

• Praktyczne umiejętności: Naucz się, jak używać Pythona do analizy danych, tworzenia wizualizacji i budowania modeli predykcyjnych.
• Wiedza teoretyczna: Zdobądź solidne podstawy teoretyczne dotyczące data science i metod analizy danych.
• Przykłady z życia wzięte: Pracuj na rzeczywistych danych i projektach, co pozwoli Ci lepiej zrozumieć zastosowanie Pythona w praktyce.
• Wsparcie w nauce: Korzystaj z licznych ćwiczeń i zadań, które pomogą Ci utrwalić zdobytą wiedzę.

Kluczowe tematy i obszary:

• Wprowadzenie do Pythona i jego zastosowań w data science
• Analiza danych z użyciem bibliotek takich jak Pandas i NumPy
• Wizualizacja danych przy użyciu Matplotlib i Seaborn
• Podstawy uczenia maszynowego i jego implementacja w Pythonie
• Praca z danymi w formacie CSV, JSON i SQL

O Autorze

Yuli Vasiliev – doświadczony programista i specjalista w dziedzinie data science, który dzieli się swoją wiedzą i doświadczeniem w przystępny sposób. Jego pasja do analizy danych i programowania sprawia, że jest doskonałym przewodnikiem po świecie Pythona.

O Wydawcy

Helion – renomowane wydawnictwo specjalizujące się w publikacjach z zakresu informatyki, programowania i technologii, oferujące wysokiej jakości materiały edukacyjne dla profesjonalistów i pasjonatów.

Opis wygenerowany automatycznie na podstawie analizy cech publikacji przez system AI. Nasz algorytm dokonał samodzielnej syntezy korzyści płynących z tej książki, aby dostarczyć Ci rzetelny wgląd w jej zawartość bez udziału człowieka. Szybka informacja prosto z metadanych produktu.