Już 16 lipca obchodzimy Światowy Dzień Węża 😳
Jak najlepiej uczcić ten dzień? Kodując z Pythonem! ⌨🐍
Python jest językiem programowania, który znany jest ze swojej prostoty oraz czytelności i może być używany do różnych zastosowań, a także jest stosunkowo łatwy dla początkujących. Stworzysz w nim stronę internetową, aplikację desktopową, przeanalizujesz dane, wykorzystasz go w projektowaniu sztucznej inteligencji czy w procesach uczenia maszynowego i nie tylko 💻 Wiele firm poszukuje programistów Pythona do różnych zadań, co oznacza, że istnieje duży popyt na osoby z wymienionymi wcześniej umiejętnościami.
Jeśli także chcesz rozwinąć którąś z nich, to pomogą Ci w tym poniższe książki 👇 W publikacjach m.in.:
✅ podstawy języka Python
✅ dokładny opis ważniejszych wbudowanych typów obiektów i ich możliwości
✅ programowanie funkcyjne i programowanie zorientowane obiektowo
✅ zaawansowane zagadnienia dla profesjonalistów
✅ algorytmy modeli analizy danych
✅ trenowanie i implementacje sieci neuronowych
i wiele więcej.
Ze względu na popularność Pythona oraz jego wszechstronność, posiadanie umiejętności programowania w tym języku może otworzyć wiele drzwi zawodowych 🙂
Python w analizie danych? Jeszcze jak! 📊🐍
Podczas analizowania i modelowania danych znaczną część czasu poświęca się na przygotowanie danych: ładowanie, czyszczenie, przekształcanie i przekładanie. Wykonywanie tego typu zadań zajmuje nawet 80% czasu pracy analityka. Czasami sposób przechowywania danych w pliku lub w bazie danych jest niewłaściwy z punktu widzenia zadania, które ma wykonać analityk. Wielu badaczy decyduje się na doraźne przetwarzanie danych z jednej formy na drugą za pomocą języka programowania ogólnego przeznaczenia, takiego jak Python, Perl, R, Java, lub narzędzi systemu Unix przeznaczonych do przetwarzania danych tekstowych, takich jak sed lub awk.
Na szczęście pakiet pandas oraz elementy wbudowane w Pythona tworzą zestaw uniwersalnych i szybkich wysokopoziomowych narzędzi, które umożliwiają przekształcenie danych do właściwej formy 📊
Skuteczne przygotowanie danych może znacznie poprawić produktywność, pozwalając na poświęcenie większej ilości czasu na analizę danych poprzez skrócenie czasu spędzonego na przygotowaniu danych do analizy.
Jak więc skutecznie przygotować dane?
NOWOŚĆ: Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III 🆕
Co ciekawe, praca z danymi nie wymaga głębokiej znajomości statystyki czy algebry. Aby cieszyć się uzyskanymi rezultatami, wystarczy się wprawić w stosowaniu kilku wyżej wspominanych pakietów i środowisk Pythona. To umożliwi Ci niniejsza książka 🕮
Dzięki lekturze 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
