Ю. Васильев | Python для data science (2023) [PDF]
picАвтор: Ю. Васильев
Издательство: Питер
Серия: Библиотека программиста
ISBN: 785446123926
Жанр: Программирование
Формат: PDF
Качество: Изначально электронное (ebook)
Иллюстрации: Черно-белые
b]Описание:[/b]
Pthon — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data sience» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений. Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистемы библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе: службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.
Аннотация
Ю. Васильев | Python для data science (2023) [PDF]
picАвтор: Ю. Васильев
Издательство: Питер
Серия: Библиотека программиста
ISBN: 785446123926
Жанр: Программирование
Формат: PDF
Качество: Изначально электронное (ebook)
Иллюстрации: Черно-белые
b]Описание:[/b]
Pthon — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data sience» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений. Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистемы библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе: службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.