Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiązań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba dobrze poznać zarówno poszczególne biblioteki Pythona, jak i zasady pracy z nimi.

Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie.

To wydanie zawiera jasne przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego.

Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity

Nauczysz się:

pracować w naukowym środowisku obliczeniowym IPythona

korzystać ze specjalistycznych bibliotek przeznaczonych do pracy z danymi

stosować typy ndarray i DataFrame do przechowywania i przetwarzania danych

tworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych za pomocą Matplotlib

implementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn

Wydobywaj z danych mądre odpowiedzi na trudne pytania!