Jak analizować dane z biblioteką Pandas w.2 Brześć Kujawski

Wprawny analityk potrafi się posługiwać zbiorami danych o wysokiej dynamice i różnorodności. Działanie to ułatwia biblioteka open source Pandas, która pozwala, przy użyciu języka Python, zrealizować niemal każde zadanie wymagające analizy danych. Pandas może pomóc w zapewnieniu wiarygodności danych, wizualizowaniu ich pod kątem efektywnego podejmowania decyzji i analizowaniu wielu zbiorów danych. Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywistego zbioru danych, aby wkrótce rozwiązywać złożone problemy danologii, takie jak obsługa brakujących danych, stosowanie regularyzacji czy też używanie metod nienadzorowanego uczenia maszynowego do odnajdywania podstawowej struktury w zbiorze danych. Pracę z poszczególnymi zagadnieniami ułatwia to, że zostały one zilustrowane prostymi, ale praktycznymi przykładami. W książce: importowanie i eksportowanie danych, przygotowywanie ich zbiorów tworzenie wykresów za pomocą bibliotek matplotlib, seaborn i Pandas konwersja typów danych skalowanie operacji przetwarzania danych zaawansowane możliwości biblioteki Pandas powiązane z datami i czasem dopasowywanie modeli liniowych przy użyciu bibliotek statsmodels i scikit-learn Analizuj zbiory danych i odkrywaj ukrytą w nich wiedzę! Jak analizować dane z biblioteką Pandas – Praktyczne wprowadzenie Odkryj potęgę analizy danych z biblioteką Pandas! Ta przystępna książka wprowadza w świat analizy danych przy użyciu Pythona, oferując praktyczne podejście do rozwiązywania złożonych problemów związanych z danymi. Dla kogo jest ta książka? Początkujący analitycy danych Studenci kierunków informatycznych Profesjonaliści pragnący poszerzyć swoje umiejętności w analizie danych Osoby zainteresowane programowaniem w Pythonie Co zyskasz dzięki tej publikacji? Nauczysz się efektywnego korzystania z biblioteki Pandas Uzyskasz umiejętności w analizie i wizualizacji danych Dowiesz się, jak obsługiwać brakujące dane i stosować regularyzację Poznasz metody nienadzorowanego uczenia maszynowego Kluczowe tematy i obszary Analiza danych z użyciem Pythona Wizualizacja danych Obsługa brakujących danych Regularyzacja i nienadzorowane uczenie maszynowe O Autorze Daniel Y. Chen to doświadczony analityk danych i programista, który specjalizuje się w wykorzystaniu Pythona do analizy danych. Jego wiedza i praktyczne podejście sprawiają, że jest idealnym przewodnikiem w świecie analizy danych. O Wydawcy Helion to renomowane wydawnictwo specjalizujące się w literaturze informatycznej. Oferuje szeroki wybór książek, które pomagają w rozwijaniu umiejętności technicznych i programistycznych. Producent/osoba odpowiedzialna za bezpieczeństwo produktuHELION S.A.Kościuszk 1C44-100 Gliwicegpsr@grupahelion.pl322309863