Pwn wydawnictwo Przetwarzanie i analiza danych w języku python - dostawa 0 zł
Pwn wydawnictwo Przetwarzanie i analiza danych w języku python - dostawa 0 zł
Pwn wydawnictwo Przetwarzanie i analiza danych w języku python - dostawa 0 zł
Podręczniki PWN Wydawnictwo

Pwn wydawnictwo Przetwarzanie i analiza danych w języku python - dostawa 0 zł

od
66,98 zł

Specjalna promocja dla Ciebie!

Najlepszą ofertę ma TaniaKsiazka.pl w cenie 66,98 zł

Przejrzeliśmy dużą ilość sklepów on-line w naszym systemie aby wyszukać najkorzystniejszą ofertę dla Ciebie. Pwn wydawnictwo Przetwarzanie i analiza danych w języku python - dostawa 0 zł PWN Wydawnictwo z kategorii podręczniki kupisz w cenie 66,98 zł w sklepie TaniaKsiazka.pl. Przedstawiona kwota 66,98 zł nie zawiera ewentualnych kosztów wysyłki.

Zobacz wszystkie oferty (2) ...
  • Cechy:
  • Podręczniki
  • PWN Wydawnictwo
  • 9788301189402
  • miękka
  • Marek Gogolewski, Maciej Bartoszuk, Anna Cena
  • Wydawnictwo Naukowe PWN
  • 400
  • 2017

Opis Pwn wydawnictwo Przetwarzanie i analiza danych w języku python - dostawa 0 zł

Tytuł Przetwarzanie i analiza danych w języku Python Autorzy Anna cena, Marek Gągolewski, Maciej Bartoszuk Język polski Wydawnictwo Wydawnictwo Naukowe PWN ISBN 978-83-01-18940-2 Rok wydania 2016 Warszawa Wydanie 1 liczba stron 400 Format pdf Spis treści Przedmowa XI I Podstawy języka Python 1 1. Wprowadzenie 3 1.1. Język i środowisko Python 3 1.1.1. Instalacja dystrybucji środowiska Python 3 1.1.2. Instalacja kompletów 5 1.2. Notatniki Jupyter 7 1.2.1. Tryby pracy 7 1.2.2. Najważniejsze skróty klawiszowe 10 1.2.3. Podstawy języka Markdown 10 1.3. Pierwsze kroki w języku Python 12 2. Typy skalarne 16 2.1. Liczby 16 2.1.1. Operatory arytmetyczne 18 2.1.2. Konwersja typów 21 2.1.3. Tworzenie obiektów nazwanych 22 2.1.4. Funkcje zastosowane 23 2.1.5. Polai metody 24 2.1.6. Arytmetyka zmiennopozycyjna 25 2.2. Wartości logiczne 26 2.2.1. Operatory relacyjne 27 2.2.2. Operatory logiczne 28 2.3. Napisy 28 2.3.1. Tworzenie napisów 28 2.3.2. Podstawowe operacje na napisach 30 3. Typy sekwencyjne i iterowalne 32 3.1. Podstawowe rodziny obiektów rodzaju sekwencyjnego 33 3.1.1. Listy i krotki 33 3.1.2. Zakresy 35 3.1.3. Napisy 35 3.2. Zarządzanie elementami 35 3.2.1. Wybieranie elementów 35 3.2.2. Modyfikacjaelementów 38 3.2.3. Dodawanie i likwidowanie części 39 3.2.4. Kopiowanie referencji, kopiowanie płytkie a głębokie 41 3.3. Obiekty iterowalne 45 3.4. Działania na obiektach iterowalnych i typu sekwencyjnego 47 3.4.1. Podstawowe metody i funkcje 47 3.4.2. Krotk i identyfikatorów po lewej stronie operatora przypisania 50 3.4.3. Wyrażenia listotwórcze i generatory 51 3.4.4. Formatowanie napisów 54 4. Słowniki i zbiory 56 4.1. Słowniki 56 4.1.1. Tworzenie słowników 56 4.1.2. Podstawowe metody i funkcje 58 4.2. Zbiory 61 4.2.1. Tworzenie zbiorów 61 4.2.2. Podstawowe metody i funkcje 62 5. Instrukcje sterujące 64 5.1. Instrukcja warunkowa 64 5.2. Pętle 66 5.2.1. Pętla while 66 5.2.2. Pętla for 67 5.2.3. Instrukcje break i continue i blok else w pętlach 69 5.3. Obsługa wyjątków 73 5.3.1. Zgłaszanie wyjątków 74 5.3.2. Warianty wyjątków 74 5.3.3. Wychwytywanie wyjątków 75 6. Funkcje 77 6.1. Definiowanie funkcji 77 6.1.1. Dokumentowanie funkcji 78 6.1.2. Wartość zwracana 79 6.1.3. Wyrażenia lambda 80 6.2. Atrybuty i argumenty 81 6.2.1. Sposób przekazywania argumentów 81 6.2.2. Sprawdzanie poprawności argumentów 82 6.2.3. Dopasowywanie argumentów 84 6.2.4. Cechy z argumentami domyślnymi 84 6.2.5. Rozpakowywanie argumentów 85 6.2.6. Atrybuty specjalne *args i **kwargs 86 6.3. Zasięg zmiennych 88 6.3.1. Zmienne lokalne 88 6.3.2. Zmienne globalne 88 6.3.3. Zmienne nielokalne, fabryki funkcji i domknięcia 90 6.4. Zestawy 92 II Przetwarzanie danych 95 7. Wektory, macierze i inne tablice 97 7.1. Tworzenie i reprezentacja tablic 97 7.1.1. Funkcja array() 98 7.1.2. Reprezentacja tablic 100 7.1.3. Wariant przechowywanych elementów 101 7.1.4. Tworzenie tablic specjalnego rodzaju 103 7.1.5. Łączenie tablic 106 7.2. Podstawowe metody i funkcje 108 7.2.1. Operatory arytmetyczne. Uzgadnianie kształtów 108 7.2.2. Operacje relacyjne i logiczne 113 7.2.3. Zwektoryzowane funkcje matematyczne 115 7.2.4. Agregacja danych 118 7.2.5. Inne operacje 121 7.3. Indeksowanie tablic 123 7.3.1. Indeksowanie wektorów 123 7.3.2. Indeksowanie macierzy 128 7.3.3. Indeksowanie tablic N-rozmiarowych 132 7.3.4. Wyszukiwanie indeksów części spełniających zadane kryteria 134 8. Ramki informacji 137 8.1. Tworzenie ramek informacji 138 8.1.1. Konstruktor klasy DataFrame 138 8.1.2. Importowanie ramek danych z plików i innych źrodeł 139 8.1.3. Odczytywanie podstawowych informacji o ramkach informacji 140 8.2. Zmienne, czyli obiekty typu Series 143 8.2.1. Wydobywanie poszczególnych zmiennych 143 8.2.2. Tworzenie i reprezentacja zmiennych 144 8.2.3. Zmienne typu data i czas 145 8.2.4. Zmienne jakościowe i porządkowe 146 8.3. Etykiety, czyli obiekty rodzaju Index 150 8.3.1. Etykietowanie wierszy i kolumn 151 8.3.2. Etykiety hierarchiczne 152 8.4. Indeksowanie zmiennych i ramek informacji 154 8.4.1. Dobór komponentów pojedynczej zmiennej 154 8.4.2. Dobór podzbioru wierszy i kolumn ramki informacji 160 8.5. Wybrane operacje 164 8.5.1. Dodawanie, a także likwidowanie kolumn i wierszy 164 8.5.2. Przekształcanie zmiennych 166 8.5.3. Podsumowania ramek informacji i zmiennych 168 8.5.4. Sortowanie ramek danych 172 8.5.5. Zmiana kształtu ramek danych 173 8.5.6. Obserwacje brakujące 176 9. Przetwarzanie napisów 179 9.1. Operacje na pojedynczych napisach 179 9.1.1. Podstawowe stałe napisowe i operacje na pojedynczych znakach 180 9.1.2. Wyszukiwanie ustalonego wzorca 182 9.1.3. Translacja znaków 183 9.1.4. Sprawdzanie, czy wszystkie znaki nalezą˛ do podanej kategorii 184 9.1.5. Dzielenie i sklejanie tekstu 184 9.2. Wyszukiwanie wzorca przy użyciu wyrażeń regularnych 185 9.2.1. Definiowanie wyrażeń regularnych 186 9.2.2. Przegląd funkcji 188 9.2.3. Wydzielone podwyrażenia i odwołania do nich 189 9.3. Zwektoryzowane operacje na obiektach Index i Series 190 10. Przetwarzanie plików i zasobów w internecie 196 10.1. Operacje na drzewie katalogów 196 10.1.1. Ścieżki dostępu 196 10.1.2. Wyszukiwanie plików na dysku 198 10.2. Przetwarzanie plików 200 10.2.1. Otwieranie pliku w różnorodnych trybach 200 10.2.2. Odczytywanie zawartości pliku 202 10.2.3. Zapisywanie danych do pliku 203 10.2.4. Serializacja obiektów 204 10.2.5. Popularne formaty plików 205 10.3. Pozyskiwanie informacji ze stron internetowych 208 10.3.1. Wydobywanie tabel w postaci ramek informacji 209 10.3.2. Ręczne przetwarzanie kodu źródłowego strony 209 10.3.3. Parsowanie kodu HTML i wydobywanie pojedynczych części 211 11. Dostęp do baz informacji 215 11.1. Przykładowa baza danych: nycflights13 215 11.2. Obsługa baz informacji 218 11.2.1. Połączenie z bazą informacji 218 11.2.2. Eksportowanie informacji do bazy 218 11.2.3. Odczytywanie informacji z bazy 219 11.2.4. Funkcje z pakietu pandas 220 11.3. Ćwiczenia 221 11.3.1. Wybór nieszablonowych podzbiorów kolumn 222 11.3.2. Agregacja danych w podgrupach 223 11.3.3. Filtrowanie informacji wejściowych i wyników 226 11.3.4. Sortowanie wyników 230 11.3.5. Operacje teoriomnogościowe 232 11.3.6. Złączenia 234 III Analizadanych 237 12. Wizualizacja informacji 239 12.1. Rysowanie podstawowych obiektów 240 12.1.1. Łamane 240 12.1.2. Punkty i przeróżne symbole 241 12.1.3. Wielokąty 242 12.1.4. Adnotacje tekstowe 243 12.2. Atrybuty graficzne 244 12.2.1. Sposoby kreślenia punktów i odcinków 244 12.2.2. Sposoby określania barw 244 12.2.3. Napisy formatujące 246 12.2.4. Ustawienia osi 247 12.3. Rysunki jako kombinacje obiektów podstawowych 248 12.3.1. Niemało obiektów na jednym wykresie 248 12.3.2. Legenda 250 12.3.3. Sporo wykresów na jednej stronie 251 12.4. Graficzna prezentacja danych 255 12.4.1. Wybrane wykresy dla informacji jakościowych 255 12.4.2. Wybrane wykresy dla informacji ilościowych 258 12.4.3. Wybrane wykresy dla funkcji dwuwymiarowych 262 13. Wnioskowanie statystyczne 265 13.1. Wybrane rozkłady prawdopodobieństwa 265 13.1.1. Podstawowe rodziny rozkładów 265 13.1.2. Generowanie liczb pseudolosowych 273 13.2. Estymacja parametrów i charakterystyk rozkładów 275 13.2.1. Estymacja punktowa 276 13.2.2. Estymacja przedziałowa 278 13.3. Użycie testów statystycznych w analizie danych 280 13.3.1. Testy zgodności 281 13.3.2. Testy właściwościczne 290 13.3.3. Testy nieparametryczne 295 14. Wybrane algorytmy uczenia maszynowego 298 14.1. Przykładowy zbiór danych: winequality 298 14.2. Analiza regresji 300 14.2.1. Regresja liniowa 301 14.2.2. Ocena jakości dostosowania modelu 304 14.2.3. Model wielomianowy 306 14.2.4. Dobór zmiennych do modelu 307 14.3. Klasyfikacja 310 14.3.1. Metoda k-najbliższych sąsiadów 312 14.3.2. Ocena jakości klasyfikatora 312 14.3.3. Drzewa decyzyjne i lasy losowe 315 14.3.4. Porównanie krzyżowe 318 14.4. Analiza skupień 320 14.4.1. Algorytm k-średnich 320 14.4.2. Hierarchiczna analiza skupień 326 IV Tworzenie własnego oprogramowania 329 15. Moduły, komplety i skrypty 331 15.1. Projekty wielomodułowe 331 15.1.1. Środowisko programistyczne Spyder 331 15.1.2. Tworzenie i ładowanie modułów 332 15.1.3. Tworzenie i ładowanie kompletów 335 15.1.4. Ścieżki wyszukiwania modułów i kompletów 336 15.2. Skrypty 336 15.2.1. Uruchomienie skryptu z poziomu powłoki 337 15.2.2. Przekazywanie argumentów 338 15.2.3. Skrypty a moduły. Testy jednostkowe 339 16. Programowanie obiektowe 343 16.1. Klasy i relacje pomiędzy nimi 344 16.1.1. Definiowanie klasy 344 16.1.2. Dziedziczenie 346 16.2. Metody 348 16.2.1. Przeciążanie metod. Polimorfizm 348 16.2.2. Metody i pola statyczne 350 16.2.3. Metody specjalne 351 16.3. Pola 357 16.3.1. Definiowanie z góry ustalonych pól w klasie 357 16.3.2. Pola prywatne,chronione i publiczne 358 Bibliografia 361 Skorowidz 363

Specyfikacja produktu

Specyfikacja Pwn wydawnictwo Przetwarzanie i analiza danych w języku python - dostawa 0 zł
Kategoria Podręczniki
Marka PWN Wydawnictwo
ISBN 9788301189402
Oprawa miękka
Autor Marek Gogolewski, Maciej Bartoszuk, Anna Cena
Wydawnictwo Wydawnictwo Naukowe PWN
Ilość stron 400
Rok wydania 2017
Aktualnych ofert 2
Najniższa cena 66,98 zł
Najwyższa cena 78,99 zł
W bazie od 07.12.2016
Data aktualizacji 23.12.2024
Opinia użytkowników -
Nasza recenzja -
Rekomendacja sklepu TaniaKsiazka.pl

Historia cen

Funkcjonalność śledzenia historii cen pozwala na ocenę wartości towaru w czasie.

Nie udało nam się zebrać archiwalnych informacji na temat cen dla tego produktu. Spróbuj proszę ponownie później.

Recenzje / opinie

Masz ten produkt? Powiedz nam, co o nim myślisz.

Nie mamy jeszcze opinii na temat tego produktu. Czy chciałbyś dodać pierwszą recenzję?

Znalezione oferty w bazie

Ceny prezentowanych poniżej propozycji dla Pwn wydawnictwo Przetwarzanie i analiza danych w języku python - dostawa 0 zł PWN Wydawnictwo nie zawierają w sobie potencjalnych kosztów wysyłki Zanim wskażesz miejsce zakupu, zapoznaj się z oceną firmy i uwzględnij koszt wysyłki/dostawy. Co kilkanaście minut odbywa się aktualizacja listy ofert.

  • Pwn wydawnictwo Przetwarzanie i analiza danych w języku python - dostawa 0 zł (oferta z TaniaKsiazka.pl)

    Pwn wydawnictwo Przetwarzanie i analiza danych w języku python - dostawa 0 zł Sklep on-line
    ★★★★★
    78,99 zł
    Kategoria w sklepie TaniaKsiazka.pl: Podręczniki PWN Wydawnictwo

Produkty powiązane

Projektowanie konstrukcji stalowych
PWN Wydawnictwo
Podstawy fizyki atomu Pwn wydawnictwo
PWN Wydawnictwo

Inne z kategorii Podręczniki

TRANS-ATLANTYK OPRACOWANIE
Literat
Punktowce dla klas 4-6 Gdańskie wydawnictwo oświatowe
GDAŃSKIE WYDAWNICTWO OŚWIATOWE
...