Python є першокласним інструментом для багатьох дослідників, перш за все завдяки його бібліотекам для зберігання, обробки та отримання інформації з даних. Існує кілька ресурсів для окремих фрагментів цього стеку наукових даних, але лише з новим виданням Python Data Science Handbook ви отримаєте їх усі — IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn та інші пов’язані інструменти.
Працюючі вчені та спеціалісти з обробки даних, знайомі з читанням і написанням коду Python, знайдуть друге видання цього повного настільного довідника ідеальним для вирішення повсякденних проблем: маніпулювання, перетворення та очищення даних; візуалізація різних типів даних; використання даних для створення статистичних моделей або моделей машинного навчання. Простіше кажучи, це обов’язкова довідка для наукових обчислень на Python.
З цього підручника ви дізнаєтеся, як:
- IPython і Jupyter забезпечують обчислювальні середовища для вчених, які використовують Python
- NumPy включає ndarray для ефективного зберігання та маніпулювання щільними масивами даних
- Pandas містить DataFrame для ефективного зберігання та маніпулювання даними з мітками/стовпцями
- Matplotlib включає можливості для гнучкого діапазону візуалізацій даних
- Scikit-learn допомагає створювати ефективні та чисті реалізації Python найважливіших і визнаних алгоритмів машинного навчання
Відгуків ще немає
Станьте першим, хто поділиться своєю думкою!