ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III Wes McKinney

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Wes McKinney
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
5.8/6  Opinie: 5
Stron:
504
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment
Książka
71,40 zł 119,00 zł (-40%)
71,40 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook
59,50 zł 119,00 zł (-50%)
59,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Czego się nauczysz?

  • Instalowania i konfigurowania środowiska Python oraz niezbędnych bibliotek do analizy danych
  • Pracy w powłoce IPython i środowisku Jupyter Notebook
  • Tworzenia i wykorzystywania podstawowych struktur danych Pythona (list, słowników, zbiorów, krotek)
  • Obsługi plików, kodowania Unicode i interakcji z systemem operacyjnym
  • Operowania tablicami i wektorami w bibliotece NumPy, w tym indeksowania i transponowania
  • Wykonywania operacji matematycznych, statystycznych i algebry liniowej na tablicach NumPy
  • Tworzenia, edytowania i analizowania struktur danych Series i DataFrame w pandas
  • Odczytywania i zapisywania danych z różnych formatów plików (CSV, Excel, JSON, XML, HDF5)
  • Czyszczenia, przekształcania i przygotowywania danych do analizy, w tym obsługi braków i duplikatów
  • Łączenia, wiązania i przekształcania zbiorów danych przy użyciu pandas
  • Tworzenia wykresów i wizualizacji danych za pomocą matplotlib, pandas i seaborn
  • Grupowania, agregowania i przetwarzania danych z wykorzystaniem mechanizmu groupby
  • Analizowania i przetwarzania szeregów czasowych, w tym zmiany częstotliwości i obsługi stref czasowych
  • Integracji pandas z bibliotekami modelującymi, takimi jak Patsy, statsmodels i scikit-learn
  • Rozwiązywania rzeczywistych problemów analitycznych na przykładach z różnych dziedzin
  • Optymalizowania wydajności kodu i korzystania z zaawansowanych funkcji NumPy oraz IPython

Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę ułatwiającą podejmowanie trafnych decyzji. Od kilku lat można do tego używać nowoczesnych narzędzi Pythona, które 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 pakietów 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 sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków 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 wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi.

Dzięki książce nauczysz się:

  • eksplorować dane za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter
  • korzystać z funkcji pakietów 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 źródłem 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

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Wes McKinney ― twórca oprogramowania open source, autor projektu pandas i współtwórca Apache Arrow. Członek The Apache Software Foundation, a także PMC Apache Parquet. Obecnie pełni funkcję dyrektora technicznego Voltron Data, gdzie zajmuje się przyspieszonymi technologiami obliczeniowymi opartymi na Apache Arrow.

Wes McKinney - pozostałe książki

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czy książka "Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter" wymaga wcześniejszej znajomości Pythona?
Podstawowa znajomość Pythona jest pomocna, ale książka zawiera rozdziały wprowadzające do języka oraz najważniejszych narzędzi, dzięki czemu osoby początkujące mogą stopniowo opanować niezbędne umiejętności.
2. Jakie zagadnienia praktyczne znajdę w tej książce?
Książka obejmuje cały proces analizy danych w Pythonie: od wczytywania i czyszczenia danych, przez ich przekształcanie i łączenie, aż po wizualizację, analizę szeregów czasowych oraz przykłady rzeczywistych projektów analitycznych.
3. Czy książka nadaje się do samodzielnej nauki?
Tak, publikacja została napisana przystępnym językiem, zawiera liczne przykłady kodu i studia przypadków, co ułatwia samodzielne przyswajanie wiedzy i praktyczne ćwiczenia.
4. Czy znajdę w książce informacje o instalacji i konfiguracji niezbędnych narzędzi?
Tak, jeden z rozdziałów szczegółowo opisuje instalację Pythona i najważniejszych bibliotek (pandas, NumPy, Jupyter) na różnych systemach operacyjnych oraz wyjaśnia, jak rozpocząć pracę w środowisku analitycznym.
5. Jakie wersje Pythona i bibliotek są omawiane w tej książce?
Książka została zaktualizowana do Pythona 3 oraz biblioteki pandas w wersji 1.4, dzięki czemu omawia najnowsze funkcje i dobre praktyki.
6. Czy publikacja zawiera przykłady kodu, które mogę wykorzystać w swoich projektach?
Tak, książka jest bogato ilustrowana fragmentami kodu oraz danymi, które można samodzielnie wykorzystać i modyfikować podczas nauki lub pracy nad własnymi analizami.
7. Czy książka obejmuje tematykę wizualizacji danych w Pythonie?
Tak, w książce znajdziesz rozdział poświęcony wizualizacji danych za pomocą bibliotek matplotlib, pandas oraz seaborn, wraz z praktycznymi przykładami tworzenia wykresów.
8. Czy ta książka pomoże mi przygotować się do pracy analityka danych lub programisty analizującego dane?
Tak, publikacja kompleksowo wprowadza w świat analizy danych z Pythonem, prezentując narzędzia i techniki wykorzystywane w codziennej pracy analityka oraz programisty zajmującego się danymi.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
71,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
59,50 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint