Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę upraszczającą podejmowanie stosownych decyzji. Od kilku lat można do tego używać postępowych narzędzi Pythona, które zbudowano specjalnie do tego celu. Praca z nimi nie wymaga głębokiej znajomości statystyki czy algebry.cieszyć się uzyskanymi rezultatami, wystarczy się wprawić w stosowaniu kilku zestawów 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 dostępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. Podczas lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy oraz środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących użytkowania uniwersalnych narzędzi asygnowanych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów informacji. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą informacji i obliczeniami naukowymi.
Dzięki książce nauczysz się:
- eksplorować informacje przy pomocy powłoki IPython i środowiska Jupyter
- korzystać z funkcji zestawów NumPy i pandas
- używać pakietu matplotlib do tworzenia czytelnych wizualizacji
- analizować i przetwarzać dane regularnych i nieregularne szeregi czasowe
- rozwiązywać rzeczywiste problemy analityczne
Wes McKinney zaktualizował swoją książkę, aby była podstawowym źródłem informacji o wszelkich zagadnieniach związanych z analizą danych przy użyciu języka Python i biblioteki pandas. Gorąco polecam tę pozycję!
Paul Barry, wykładowca i autor książek
