Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III Wes McKinney
- Autor:
 - Wes McKinney
 - Wydawnictwo:
 - Helion
 - Wydawnictwo:
 - Helion
 - Ocena:
 - Stron:
 - 504
 - Druk:
 - oprawa miękka
 - Dostępne formaty:
 - 
                                                                                            PDFePubMobi
 
                            
                                Opis
                                
                                                                    książki
                                                                :
                                Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
                            
                        
                        Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę ułatwiającą podejmowanie trafnych decyzji. Od kilku lat można do tego używać nowoczesnych narzędzi Pythona, które zbudowano specjalnie do tego celu. Praca z nimi nie wymaga głębokiej znajomości statystyki czy algebry. Aby cieszyć się uzyskanymi rezultatami, wystarczy się wprawić w stosowaniu kilku pakietów i środowisk Pythona.
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi.
Dzięki książce nauczysz się:
- eksplorować dane za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter
 - korzystać z funkcji pakietów NumPy i pandas
 - używać pakietu matplotlib do tworzenia czytelnych wizualizacji
 - analizować i przetwarzać dane regularnych i nieregularne szeregi czasowe
 - rozwiązywać rzeczywiste problemy analityczne
 
Wes McKinney zaktualizował swoją książkę, aby była podstawowym źródłem informacji o wszystkich zagadnieniach związanych z analizą danych przy użyciu języka Python i biblioteki pandas. Gorąco polecam tę pozycję!
Paul Barry, wykładowca i autor książek
Wybrane bestsellery
Wes McKinney - pozostałe książki
Zobacz pozostałe książki z serii
Helion - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
 - cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
 - zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
 - usługa nie obejmuje książek w kolorze.
 
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@helion.pl
Książka drukowana
			
			
			
			
		
                
                                    
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
 
                                
      

Oceny i opinie klientów: Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III Wes McKinney
(5)- 
                                                
                                                    6
                                                
                                                
 
                                                                                    - 
                                                
                                                    5
                                                
                                                
 
                                                                                    - 
                                                
                                                    4
                                                
                                                
 
                                                                                    - 
                                                
                                                    3
                                                
                                                
 
                                                                                    - 
                                                
                                                    2
                                                
                                                
 
                                                                                    - 
                                                
                                                    1
                                                
                                                
 
                                                                            
5.8(4)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
Oceny i opinie poprzedniego wydania
więcej opinii
ukryj opinie