Fundamente pentru analiză cu Python: De la neprogramator la hacker

Recenzii ale cititorilor

Cartea este un ghid axat pe utilizarea Python cu foi de calcul, conceput special pentru utilizatorii care sunt familiarizați cu Excel. Deși oferă exemple utile și explicații bune, unii utilizatori au întâmpinat erori care le îngreunează experiența de învățare, în special începătorii.

Cartea oferă o mulțime de exemple și exerciții utile, acoperă Python de bază și biblioteci precum pandas și explică clar conceptele. Este considerat un ghid introductiv excelent, în special pentru utilizatorii grei de Excel.

Unele exemple de cod au fonturi mici care sunt greu de citit și există rapoarte de erori care pot provoca confuzie pentru începători, făcând dificilă învățarea eficientă.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Foundations for Analytics with Python: From Non-Programmer to Hacker

Conținutul cărții:

Dacă sunteți la fel ca mulți dintre cei 750 de milioane de utilizatori Excel, doriți să faceți mai multe cu datele dumneavoastră - cum ar fi repetarea unor analize similare în sute de fișiere sau combinarea datelor din mai multe fișiere pentru analiză în același timp. Acest ghid practic arată celor ambițioși care nu sunt programatori cum să automatizeze și să extindă procesarea și analiza datelor în diferite formate--folosind Python.

După ce autorul Clinton Brownley vă prezintă elementele de bază ale Python, veți putea scrie scripturi simple pentru procesarea datelor din foi de calcul, precum și din baze de date. De asemenea, veți învăța cum să utilizați mai multe module Python pentru analiza fișierelor, gruparea datelor și producerea de statistici. Nu este necesară experiență în programare.

Creați și rulați propriile scripturi Python învățând sintaxa de bază. Utilizați modulul csv din Python pentru a citi și analiza fișiere CSV. Citiți mai multe foi de calcul și registre de lucru Excel cu ajutorul modulului xlrd.

Efectuați operațiuni cu baze de date în MySQL sau cu modulul mysqlclient. Creați aplicații Python pentru a găsi înregistrări specifice, a grupa date și a analiza fișiere text. Construiți grafice și diagrame statistice cu matplotlib, pandas, ggplot și seaborn.

Produceți statistici de sinteză și estimați modele de regresie și de clasificare. Programați-vă scripturile pentru a fi rulate automat atât în mediile Windows, cât și Mac.