Маккини У. Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Ipython

В данной книге рассматриваются вопросы форматирования, очистки и обработки данных на Python. .Во втором издании код переписан под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек pandas, NumPy, IPython и Jupyter. .Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями. .

Маккини У. Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Ipython

В данной книге рассматриваются вопросы форматирования, очистки и обработки данных на Python. .Во втором издании код переписан под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек pandas, NumPy, IPython и Jupyter. .Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями. .

PYTHON и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter. 3-е издание. Маккинни У.

Python для сложных задач: наука о данных. 2-е межд. изд.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Python для сложных задач: наука о данных. 2-е издание

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Плас Дж. Вандер Python для сложных задач: наука о данных. 2-е издание

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Плас Дж. Вандер Python для сложных задач: наука о данных. 2-е издание

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Маккини Уэс Python и анализ данных

В данной книге рассматриваются вопросы форматирования, очистки и обработки данных на Python. Во втором издании код переписан под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек pandas, NumPy, IPython и Jupyter. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

Нисчал Нилаб Python - это просто. Пошаговое руководство по программированию и анализу данных

Рассмотрены основы синтаксиса языка Python на примере дистрибутива! Anaconda. Показаны приложения IPython, Spyder IDE, Jupyter Notebook. ОписаХ синтаксис переменных, функций, циклов. Подробно изучаются структуры данных в Python: строки, списки, кортежи, множества и словари. Объясняется понятие классов и их применение в объектно-ориентированном программировании. Ониса-ны возможности библиотеки обработки изображений Pillow, библиотеки Tkinter для создания приложений с графическим интерфейсом. Отдельный раздел посвя-1 щен обработке ошибок и исключений в программах. Рассматриваются библиотеки | NumPy и Pandas, приводятся практические примеры их использования для анализа [ и обработки данных. Описана библиотека Matplotlib и ее возможности в сфере визуализации данных.

Маккини Уэс Python и анализ данных

В книге "Python и анализ данных" рассматриваются вопросы переформатирования, очистки и обработки данных на Python. Ее можно также рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных, главным образом, обработку данных. Это книга о тех частях языка Python и библиотек для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач. Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, основного автора библиотеки pandas, и содержит великое множество практических примеров. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями. Работа с интерактивной оболочкой для начала разработки Введение в средства анализа данных в библиотеке Использование высокопроизводительных инструментов для работы с данными Создание различных графиков и интерактивная визуализация Временные ряды с результатами измерений в заданные моменты времени Методы решения задач, возникающих в веб­аналитике, социальных науках, финансах и экономике, проиллюстрированные подробными примерами

Нисчал Н. Python - это просто. Пошаговое руководство по программированию и анализу данных

Рассмотрены основы синтаксиса языка Python на примере дистрибутива! Anaconda. Показаны приложения IPython, Spyder IDE, Jupyter Notebook. ОписаХ синтаксис переменных, функций, циклов. Подробно изучаются структуры данных в Python: строки, списки, кортежи, множества и словари. Объясняется понятие классов и их применение в объектно-ориентированном программировании. Ониса-ны возможности библиотеки обработки изображений Pillow, библиотеки Tkinter для создания приложений с графическим интерфейсом. Отдельный раздел посвя-1 щен обработке ошибок и исключений в программах. Рассматриваются библиотеки | NumPy и Pandas, приводятся практические примеры их использования для анализа [ и обработки данных. Описана библиотека Matplotlib и ее возможности в сфере визуализации данных.

Нисчал Н. Python - это просто. Пошаговое руководство по программированию и анализу данных

Рассмотрены основы синтаксиса языка Python на примере дистрибутива! Anaconda. Показаны приложения IPython, Spyder IDE, Jupyter Notebook. ОписаХ синтаксис переменных, функций, циклов. Подробно изучаются структуры данных в Python: строки, списки, кортежи, множества и словари. Объясняется понятие классов и их применение в объектно-ориентированном программировании. Ониса-ны возможности библиотеки обработки изображений Pillow, библиотеки Tkinter для создания приложений с графическим интерфейсом. Отдельный раздел посвя-1 щен обработке ошибок и исключений в программах. Рассматриваются библиотеки | NumPy и Pandas, приводятся практические примеры их использования для анализа [ и обработки данных. Описана библиотека Matplotlib и ее возможности в сфере визуализации данных.

Маккинни У. PYTHON и анализ данных

Перед вами авторитетный справочник по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версий Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных. По ходу дела вы узнаете о последних версиях pandas, NumPy и Jupyter.Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, создателя библиотеки pandas, и может служить практическим современным руководством по инструментарию науки о данных на Python. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и программистам на Python, еще незнакомым с наукой о данных и научными приложениями. Файлы данных и прочие материалы к книге находятся в репозитории на GitHub и на сайте издательства dmkpress.com.

Маккинни У. PYTHON и анализ данных

Перед вами авторитетный справочник по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версий Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных. По ходу дела вы узнаете о последних версиях pandas, NumPy и Jupyter.Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, создателя библиотеки pandas, и может служить практическим современным руководством по инструментарию науки о данных на Python. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и программистам на Python, еще незнакомым с наукой о данных и научными приложениями. Файлы данных и прочие материалы к книге находятся в репозитории на GitHub и на сайте издательства dmkpress.com.

Хилпиш Ив Python для финансовых расчетов

Python стал языком выбора для разработки финансовых приложений, управляемых данными, и систем искусственного интеллекта. Крупные инвестиционные банки и хедж-фонды все активнее реализуют свои базовые платформы трейдинга и управления рисками с использованием экосистемы Python. В новом издании книги разработчики и финансовые аналитики узнают, как применять различные инструменты Python для создания финансовых приложений и систем алгоритмической торговли. Все примеры книги написаны на Python 3 и доступны в виде интерактивных блокнотов Jupyter. Готовые программные решения помогут понять, как экосистема Python формирует технологический фундамент для финансовой индустрии. Основные темы книги: Python и финансовые вычисления. Применение Python для интерактивного финансового анализа и разработки финансовых приложений. Основы Python. Типы данных и структуры Python, библиотеки NumPy и pandas, объектно-ориентированное программирование. Обработка и анализ финансовых данных. Обработка финансовых временных рядов, операции ввода-вывода, стохастические методы и алгоритмы машинного обучения. Алгоритмическая торговля. Применение Python для внедрения автоматизированных систем алгоритмической торговли. Анализ деривативов. Разработка гибкого и производительного программного пакета, предназначенного для оценки опционов, включая управление рисками. 2-е издание.

Груздев Артем Владимирович Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация

В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач. Прочитав первый том, вы научитесь: - работать в IPython и Jupyter Notebook; - применять функции библиотеки NumPy; - визуализировать результаты анализа с помощью библиотек matplotlib, seaborn и plotly; - выполнять предварительную подготовку данных в библиотеке pandas; - работать с классами scikit-learn, строящими модели предварительной подготовки данных и модели машинного обучения; - применять различные стратегии валидации данных.