Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jup

Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę ułatwiającą podejmowanie trafnych decyzji. Od kilku lat można do tego używać nowoczesnych narzędzi Pythona, kt&oacute,re 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 pakiet&oacute,w 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 spos&oacute,b, a poszczeg&oacute,lne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadk&oacute,w 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 wskaz&oacute,wek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbior&oacute,w danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak r&oacute,wnież programiści Pythona, kt&oacute,rzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi.

Dzięki książce nauczysz się:

• eksplorować dane za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter
• korzystać z funkcji pakiet&oacute,w 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 źr&oacute,dłem 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