Книги
Python для Data Science
Васильев, Ю. Python для Data Science / Ю. Васильев; перевод с английского А. Алимова. — Санкт-ПетербургМоскваМинск : Питер, 2026. — 272 с.: ил., граф., табл.. — (Библиотека программиста). — Перевод издания: Python for Data science: a hands-on introduction. — ISBN 978-5-4461-2392-6.
Васильев, Ю., (2026), Python для Data Science, перевод с английского А. Алимова, (пер.) Алимова А., Санкт-ПетербургМоскваМинск: Питер, 2026, 272 с., RU.
Васильев Ю. Python для Data Science. Санкт-Петербург: Питер; 2026. 272 с.
-
Python для Data scienceИздание 2023 г.
Аннотация
Python - идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. "Python для data science" познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений. Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистемы библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе: службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.
Ключевые слова
- #информационные технологии
- #программирование
- #языки программирования
- #python
- #базы данных
- #анализ данных
- #обработка данных
- #хранение данных
- #вычисления
- #коды
- #производительность
- #data science
- #агрегирование
- #приложения
- #разработка приложений
- #машинное обучение
- #визуализация
- #прогнозирование цен
- #переводное издание
- #эффективность
- #оптимизация
- #автоматизация
- #веб-технологии
- #веб-приложения
- #практическое пособие
-
ISBN:978-5-4461-2392-6
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Рашка, С. Python и машинное обучение / С. Рашка, В. Мирджалили. — 2-е изд.. — Санкт-Петербург : Диалектика, 2019. — 656 с.. — ISBN 978-5-907114-52-4.
- 2. Сандерсон, С. Excel c Python и R / С. Сандерсон, Д. Кун. — Астана : Спринт Бук, 2025. — 320 с.. — ISBN 978-601-08-4839-9.
- 3. Любанович, Б. FastAPI / Б. Любанович. — Астана : Спринт Бук, 2026. — 288 с.. — ISBN 978-601-08-3847-5.
- 4. Блох, Д. Java / Д. Блох. — Москва : Лори, 2014. — 294 с.. — (Java "из первых рук"). — ISBN 978-5-85582-347-9.
- 5. Вебер, Д. Технология Java tm в подлиннике / Д. Вебер. — Санкт-Петербург : БХВ-Санкт-Петербург, 2000. — 1104 с.
- 6. Кравцова, А. Экономика API: как это работает / А. Кравцова // Банковское обозрение. — 2018 — N1. — С.46-48.
- 7. Сюткина, В. Сколько нужно труда и денег, чтобы создать систему анализа данных / В. Сюткина // Эксперт. — Москва, 2021 — N 5. — С.50-57.
- 8. Чери, С. Логическое программирование и базы данных / С.ди. Чери, Г. Готлоб, Л. Танка. — Москва : Мир, 1992. — 352 с.
- 9. Племяшова, А.Г. Big Data. Каких результатов можно достичь с помощью аналитики больших данных / А.Г. Племяшова // Корпоративная финансовая отчетность. Международные стандарты. — 2019 — N1. — С.75-84.
- 10. Уласов, Д.О. Цифровой аудит / Д.О. Уласов // Акционерное общество. — 2020 — N2. — С.30-33.
Отзывы читателей
0