Python Data Analysis - Ediția a treia: Efectuați colectarea de date, prelucrarea datelor, wrangling, vizualizarea și construirea de modele utilizând Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea este în general bine primită de către începătorii în știința și analiza datelor, lăudată pentru ușurința cu care se citește și pentru acoperirea largă a conceptelor și instrumentelor esențiale. Mulți recenzenți apreciază includerea de exemple practice de cod Python și o abordare structurată a subiectelor care variază de la configurarea inițială la învățarea automată. Cu toate acestea, mai multe critici evidențiază lipsa de profunzime a cărții, prezența erorilor și problemele legate de calitatea figurilor și ilustrațiilor.

Ușor de citit și de înțeles, ceea ce o face potrivită pentru începători.

Introducere cuprinzătoare în conceptele și instrumentele științei datelor.

(pe baza a 13 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Python Data Analysis - Third Edition: Perform data collection, data processing, wrangling, visualization, and model building using Python

Conținutul cărții:

Înțelegeți conductele de analiză a datelor utilizând algoritmi și tehnici de învățare automată cu acest ghid practic

Caracteristici principale:

⬤ Pregătiți și curățați datele pentru a le utiliza pentru analiza exploratorie, manipularea datelor și manipularea datelor.

⬤ Descoperiți metodele de învățare automată supravegheate, nesupravegheate, probabilistice și bayesiene.

⬤ Să vă familiarizați cu procesarea grafică și analiza sentimentelor.

Descrierea cărții:

Analiza datelor vă permite să generați valoare din date mici și mari prin descoperirea de noi modele și tendințe, iar Python este unul dintre cele mai populare instrumente pentru analizarea unei mari varietăți de date. Cu această carte, veți începe să utilizați Python pentru analiza datelor explorând diferitele faze și metodologii utilizate în analiza datelor și învățând cum să utilizați bibliotecile moderne din ecosistemul Python pentru a crea conducte de date eficiente.

Începând cu fundamentele esențiale ale analizei statistice și a datelor utilizând Python, veți efectua analize și modelări complexe ale datelor, manipularea datelor, curățarea datelor și vizualizarea datelor utilizând exemple ușor de urmat. Veți înțelege apoi cum să efectuați analiza seriilor de timp și prelucrarea semnalelor utilizând modele ARMA. Pe măsură ce avansați, vă veți familiariza cu procesarea inteligentă și analiza datelor utilizând algoritmi de învățare automată precum regresia, clasificarea, analiza componentelor principale (PCA) și gruparea. În capitolele finale, veți lucra la exemple din lumea reală pentru a analiza date textuale și imagini utilizând tehnici de procesare a limbajului natural (NLP) și, respectiv, de analiză a imaginilor. În cele din urmă, cartea va demonstra calculul paralel utilizând Dask.

Până la sfârșitul acestei cărți de analiză a datelor, veți fi echipat cu abilitățile de care aveți nevoie pentru a pregăti datele pentru analiză și pentru a crea vizualizări de date semnificative pentru prognozarea valorilor din date.

Ce veți învăța:

⬤ Explorați știința datelor și diferitele sale modele de proces.

⬤ Efectuați manipularea datelor utilizând NumPy și pandas pentru agregarea, curățarea și gestionarea valorilor lipsă.

⬤ Creați vizualizări interactive utilizând Matplotlib, Seaborn și Bokeh.

⬤ Retrageți, procesați și stocați date într-o gamă largă de formate.

⬤ Înțelegeți preprocesarea datelor și ingineria caracteristicilor utilizând pandas și scikit-learn.

⬤ Executarea analizei seriilor de timp și a procesării semnalelor utilizând datele privind ciclul petelor solare.

⬤ Analizați date textuale și date de imagine pentru a efectua analize avansate.

⬤ Să vă puneți la curent cu calculul paralel utilizând Dask.

Pentru cine este această carte:

Această carte se adresează analiștilor de date, analiștilor de afaceri, statisticienilor și cercetătorilor de date care doresc să învețe cum să utilizeze Python pentru analiza datelor. Studenții și facultățile academice vor găsi, de asemenea, această carte utilă pentru învățarea și predarea analizei datelor Python folosind o abordare practică. O înțelegere de bază a matematicii și cunoștințe de lucru ale limbajului de programare Python vă vor ajuta să începeți cu această carte.