



PYTHON W ANALIZIE DANYCH W. 3 WES MCKINNEY
Parametry
- Stan
- Nowy
- Faktura
- Faktura VAT
- Wydawnictwo
- Helion
- Język
- polski
- Tematyka
- Python
- Okładka
- miękka
- Waga (z opakowaniem)
- 0,53 kg
- Wysokość produktu
- 165 cm
- Szerokość produktu
- 235 cm
- Numer wydania
- 1
- Autor
- Wes McKinney
- Liczba stron
- 504
- Tytuł
- Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
- Rok wydania
- 2 023
- ISBN
- 9788383223230
- Nośnik
- książka papierowa
- Gatunek
- Aplikacje biurowe
- Kod taryfy celnej
- 49019900
Opis produktu
PYTHON W ANALIZIE DANYCH W.3
WES MCKINNEY

- Wydawca: HELION
- Rok wydania: 2023
- Oprawa: OPRAWA BROSZUROWA
- Ilość stron: 504
- EAN: 9788383223230
Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę ułatwiającą podejmowanie trafnych decyzji. Od kilku lat można do tego używać nowoczesnych narzędzi Pythona, które zbudowano specjalnie do tego celu. Praca z nimi nie wymaga głębokiej znajomości statystyki czy algebry. Aby cieszyć się uzyskanymi rezultatami, wystarczy się wprawić w stosowaniu kilku pakietów i środowisk Pythona.
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi.
Dzięki książce nauczysz się:
- eksplorować dane za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter
- korzystać z funkcji pakietów NumPy i pandas
- analizować i przetwarzać dane regularnych i nieregularne szeregi czasowe
- rozwiązywać rzeczywiste problemy analityczne
Wes McKinney zaktualizował swoją książkę, aby była podstawowym źródłem informacji o wszystkich zagadnieniach związanych z analizą danych przy użyciu języka Python i biblioteki pandas.
Paul Barry, wykładowca i autor książek


