×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
6.0/6  Opinie: 1
Stron:
544
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Książka (77,40 zł najniższa cena z 30 dni)

129,00 zł (-35%)
83,85 zł

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)

Ebook (64,50 zł najniższa cena z 30 dni)

129,00 zł (-45%)
70,95 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(64,50 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

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!

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Jake VanderPlas jest inżynierem oprogramowania w Google Research. Współtworzy i rozwija narzędzia do przetwarzania dużych ilości danych, w tym pakiety Scikit-Learn, SciPy, Astropy, Altair i JAX. Jest także twórcą samouczków, często występuje jako prelegent na branżowych konferencjach.

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint