Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data 2nd Edition

Python — первоклассный инструмент для многих исследователей, в первую очередь благодаря своим библиотекам для хранения, обработки и извлечения информации из данных. Существует несколько ресурсов для отдельных частей этого стека науки о данных, но только с новым изданием Python Data Science Handbook вы получите их все — IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и другие связанные инструменты.

Работающие ученые и специалисты по обработке данных, знакомые с чтением и написанием кода Python, найдут второе издание этого всеобъемлющего настольного справочника идеальным для решения повседневных задач: обработки, преобразования и очистки данных; визуализации различных типов данных; и использования данных для построения статистических или машинных моделей обучения. Проще говоря, это обязательный справочник по научным вычислениям на Python.

С помощью этого руководства вы узнаете, как:

• IPython и Jupyter предоставляют вычислительные среды для ученых, использующих Python
• NumPy включает ndarray для эффективного хранения и обработки плотных массивов данных
• Pandas включает DataFrame для эффективного хранения и обработки маркированных/столбчатых данных
• Matplotlib включает возможности для гибкого диапазона визуализаций данных
• Scikit-learn помогает вам создавать эффективные и чистые реализации Python самых важных и известных алгоритмов машинного обучения