Python i praca z danymi. Przetwarzanie, analiza, modelowanie i wizualizacja

Analiza danych sprawia, że dzięki ich dużym i mniejszym kolekcjom uzyskujemy wartościową wiedzę, kt&oacute,ra pozwala na podejmowanie najlepszych decyzji. Dzieje się to poprzez odkrywanie wzorc&oacute,w lub trend&oacute,w. Obecnie Python udostępnia przeznaczone specjalnie do tego celu narzędzia i biblioteki. Możemy więc łatwo korzystać z wyrafinowanych technik wydobywania wiedzy z danych. Aby jednak osiągnąć zamierzone efekty, trzeba dobrze poznać zar&oacute,wno metodologię analizy danych, jak i zasady pracy ze służącymi do tego narzędziami.

Dzięki tej książce zdobędziesz wszystkie potrzebne informacje i umiejętności, aby skutecznie używać Pythona do analizy danych. Om&oacute,wiono tu niezbędne podstawy statystyki i zasady analizy danych. Wyczerpująco przedstawiono zaawansowane zagadnienia dotyczące przygotowania, przetwarzania i modelowania danych, a także ich wizualizacji. W zrozumiały spos&oacute,b wyjaśniono takie procesy jak inteligentne przetwarzanie i analizowanie danych za pomocą algorytm&oacute,w uczenia maszynowego: regresji, klasyfikacji, analizy gł&oacute,wnych składowych czy analizy skupień. Nie zabrakło praktycznych przykład&oacute,w przetwarzania języka naturalnego i analizy obraz&oacute,w. Ciekawym zagadnieniem jest r&oacute,wnież wykonywanie obliczeń r&oacute,wnoległych za pomocą biblioteki Dask.

W książce między innymi:

• podstawy analizy danych i korzystanie z bibliotek NumPy i pandas
• praca z danymi w r&oacute,żnych formatach
• interaktywna wizualizacja z bibliotekami Matplotlib, seaborn i Bokeh
• inżynieria cech, analiza szereg&oacute,w czasowych i przetwarzanie sygnał&oacute,w
• zaawansowana analiza danych tekstowych i obraz&oacute,w