Бесплатная Доставка от 55,- €

Аннотация: Python и наука о данных для чайников

Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не нужно! Эта книга покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещей с помощью науки о данных. Вы увидите, как установить набор инструментов Anaconda, благодаря которому работа с Python станет очень простой. Здесь вы откроете для себя инструмент Google Colab, позволяющий писать код в облаке с помощью обычного планшета. Вы узнаете, как выполнять все виды вычислений, используя последнюю версию языка Python. Вы также научитесь использовать различные библиотеки, обеспечивающие научный статистический анализ, построение диаграмм, графиков и многое другое.
В книге...
• Настройка Python для науки о данных
• Работа c Jupyter Notebook
• Сбор и формирование данных
• Графика с использованием MatPlotLib
• Способы анализа данных
• Как получить больше от Python
• Полезные алгоритмы науки о данных
• Десять важных ресурсов данных

Читать далее →

Бесплатная Доставка по Европе (EU)*

*Для заказов свыше 40,- евро  Подробнее

Python и наука о данных для чайников

  • Производитель: Диалектика
  • Модель: MYSH4188203
  • ISBN 978-5-907203-47-1
  • Наличие:
    Нет в наличии
  • 4.0 (5 оценок)
Loading
Loading

Описание

Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не нужно! Эта книга покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещей с помощью науки о данных. Вы увидите, как установить набор инструментов Anaconda, благодаря которому работа с Python станет очень простой. Здесь вы откроете для себя инструмент Google Colab, позволяющий писать код в облаке с помощью обычного планшета. Вы узнаете, как выполнять все виды вычислений, используя последнюю версию языка Python. Вы также научитесь использовать различные библиотеки, обеспечивающие научный статистический анализ, построение диаграмм, графиков и многое другое.
В книге...
• Настройка Python для науки о данных
• Работа c Jupyter Notebook
• Сбор и формирование данных
• Графика с использованием MatPlotLib
• Способы анализа данных
• Как получить больше от Python
• Полезные алгоритмы науки о данных
• Десять важных ресурсов данных

Характеристики

Copied!