Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi, 2nd Edition

Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, MatDescriptionlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie.
To wydanie zawiera jasne przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego.
Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity
Nauczysz się
pracować w naukowym środowisku obliczeniowym IPythona
korzystać ze specjalistycznych bibliotek przeznaczonych do pracy z danymi
stosować typy ndarray i DataFrame do przechowywania i przetwarzania danych
tworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych za pomocą MatDescriptionlib
implementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn
Wydobywaj z danych mądre odpowiedzi na trudne pytania!