Python w data science. Praktyczne wprowadzenie

Python jest idealnym wyborem dla danologó,w, któ,rzy chcą w prosty sposó,b uzyskiwać dostęp do dowolnego rodzaju danych, przetwarzać je i analizować. Służy do tego zaró,wno bogaty zestaw wbudowanych struktur danych, jak i solidny zbió,r 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, któ,rzy tworzą aplikacje korzystające z osiągnięć nauki o danych. Znajdziesz w niej omó,wienie możliwości języka, wbudowanych struktur danych Pythona, jak ró,wnież takich bibliotek jak NumPy, pandas, scikit-learn i matplotlib. Nauczysz się wczytywania danych w ró,żnych formatach, porządkowania, grupowania i agregowana zbioró,w danych, a także tworzenia wykresó,w i map. Poszczegó,lne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami tworzenia rzeczywistych aplikacji, takich jak system obsługi taksó,wek z wykorzystaniem danych lokalizacyjnych, analiza reguł asocjacyjnych dla danych transakcji czy też uczenie maszynowe modelu przewidującego zmiany kursó,w akcji. Każdy rozdział zawiera interesujące ćwiczenia, któ,re 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 typó,w i formató,w danych, w tym JSON i CSV
• używać technik uczenia maszynowego do celó,w przetwarzania języka naturalnego

Python: Twó,j najlepszy sojusznik w przetwarzaniu danych!