Python w data science. Praktyczne wprowadzenie

Python jest wyjątkowym narzędziem dla specjalistów zajmujących się analizą danych, umożliwiającym łatwy dostęp, przetwarzanie i analizę różnorodnych zasobów danych. Dzięki swoim rozbudowanym strukturom danych oraz szerokiemu wachlarzowi bibliotek open source dedykowanych do analizy, staje się kluczowym narzędziem w arsenale każdego data scientist. Umożliwia pisanie zwięzłego kodu, który efektywnie filtruje, transformuje i agreguje dane, co oszczędza czas i wysiłek.

Ta książka jest skierowana do średnio zaawansowanych programistów Pythona, którzy pragną zgłębić możliwości tego języka w kontekście data science. Znajdziesz w niej szczegółowe omówienie wbudowanych struktur danych oraz popularnych bibliotek takich jak NumPy, pandas, scikit-learn i matplotlib. Nauczysz się, jak efektywnie wczytywać dane z różnych źródeł, porządkować i grupować je oraz tworzyć wizualizacje w formie wykresów i map.

Każde zagadnienie jest zilustrowane praktycznymi przykładami, które obejmują rzeczywiste zastosowania, takie jak system zarządzania flotą taksówek za pomocą analizy danych lokalizacyjnych, badanie reguł asocjacyjnych dla danych transakcyjnych czy rozwijanie modeli uczenia maszynowego do przewidywania zmian w kursach akcji. Dodatkowo, każdy rozdział zawiera angażujące ćwiczenia, które pomogą Ci udoskonalić zrozumienie i umiejętności.

Poprzez tę książkę zyskasz umiejętność sprawnego korzystania ze struktur danych Pythona oraz odkrywania cennych informacji ukrytych w danych tekstowych, przestrzennych czy czasowych. Nauczysz się również, jak pracować z różnorodnymi formatami danych, takimi jak JSON czy CSV, oraz stosować techniki uczenia maszynowego w przetwarzaniu języka naturalnego. Python stanie się Twoim niezawodnym sprzymierzeńcem w przetwarzaniu danych!