ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

    Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II

    (ebook) (audiobook) (audiobook)
    Wydawnictwo:
    Helion
    Wydawnictwo:
    Helion
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    456
    Druk:
    oprawa miękka
    Dostępne formaty:
    PDF
    ePub
    Mobi
    Czytaj fragment
    Wyłącznie

    Książka (65,40 zł najniższa cena z 30 dni)

    109,00 zł (-30%)
    76,30 zł

    Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

    ( 65,40 zł najniższa cena z 30 dni)

    Ebook (39,90 zł najniższa cena z 30 dni)

    109,00 zł (-45%)
    59,94 zł

    Dodaj do koszyka lub Kup na prezent
    Kup 1-kliknięciem

    ( 39,90 zł najniższa cena z 30 dni)

    Przenieś na półkę

    Do przechowalni

    Do przechowalni

    Powiadom o dostępności audiobooka »

    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!

    Wybrane bestsellery

    O autorze ebooka

    Dr Daniel Y. Chen jest wykładowcą na uczelni University of British Columbia. Prowadzi też zajęcia edukacyjne z zakresu danologii w firmie RStudio PBC. Współpracował z organizacją The Carpentries jako instruktor, prowadzący szkolenia, opiekun materiałów lekcyjnych i kierownik odpowiedzialny za utrzymanie społeczności.

    Helion - inne książki

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint