Wczytuję dane...
Zasoby dotyczące bezpieczeństwa i produktów
X
  • Załączniki bezpieczeństwa
    Załczniki do produktu
    Załączniki dotyczące bezpieczeństwa produktu zawierają informacje o opakowaniu produktu i mogą dostarczać kluczowych informacji dotyczących bezpieczeństwa konkretnego produktu
  • Informacje o producencie
    Informacje o producencie
    Informacje dotyczące produktu obejmują adres i powiązane dane producenta produktu.
    helion
  • Osoba odpowiedzialna w UE
    Osoba odpowiedzialna w UE
    Podmiot gospodarczy z siedzibą w UE zapewniający zgodność produktu z wymaganymi przepisami.
Kod EAN: 9788328930940
Waga produktu: 0.828 kg
Realizacja zamówienia: 3 dni
EAN: 9788328930940
Wysyłka: Wysyłka gratis!
Wydawnictwo: helion
KUP TERAZ!

Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiązań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba dobrze poznać zarówno poszczególne biblioteki Pythona, jak i zasady pracy z nimi.

Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie.

To wydanie zawiera jasne przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego.


Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity


Nauczysz się:

  • pracować w naukowym środowisku obliczeniowym IPythona
  • korzystać ze specjalistycznych bibliotek przeznaczonych do pracy z danymi
  • stosować typy ndarray i DataFrame do przechowywania i przetwarzania danych
  • tworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych za pomocą Matplotlib
  • implementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn

Wydobywaj z danych mądre odpowiedzi na trudne pytania!

Polecamy także