Python w data science. Praktyczne wprowadzenie
Python w data science. Praktyczne wprowadzenie to książka dedykowana średnio zaawansowanym użytkownikom Pythona, którzy chcą wykorzystać możliwości nauki o danych. Pozwala na dostęp do różnych rodzajów danych, ich przetwarzanie i analizę. Wykorzystuje bogaty zestaw wbudowanych struktur danych oraz solidny zbiór bibliotek open source, takich jak NumPy, pandas, scikit-learn i matplotlib. Książka obejmuje wczytywanie danych w różnorodnych formatach (JSON, CSV), porządkowanie, grupowanie, agregację oraz tworzenie wykresów i map. Zawiera praktyczne przykłady aplikacji, w tym system obsługi taksówek, analizę reguł asocjacyjnych i uczenie maszynowe. Umożliwia efektywne korzystanie ze struktur danych Pythona, wyciąganie cennych informacji z danych, pracę z różnymi typami danych (tekstowe, przestrzennne, szeregi czasowe) oraz wykorzystanie technik uczenia maszynowego do przetwarzania języka naturalnego. Książka idealna dla osób poszukujących praktycznego wprowadzenia do data science z wykorzystaniem Pythona.















