Python для Data Science: практическое введение в анализ данных

Книга «Python для data science» представляет собой практическое руководство по применению Python для анализа данных. Автор знакомит читателей с питоническим миром data science, начиная с базовых концепций работы с данными и заканчивая построением моделей машинного обучения.

В книге подробно рассматриваются встроенные структуры данных Python и ключевые библиотеки экосистемы для data science: NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Читатели научатся загружать данные из различных источников (файлы, API, базы данных), выполнять их очистку, преобразование, агрегацию и визуализацию.

Особое внимание уделяется практическим примерам и реальным кейсам: анализу геолокационных данных для службы такси, анализу корзины покупок для выявления ассоциаций товаров, прогнозированию цен на акции с помощью машинного обучения, работе с временными рядами и пространственными данными.

Издание подходит как для программистов, начинающих осваивать data science, так и для специалистов, желающих систематизировать знания и освоить современные методы анализа данных на Python для применения в бизнес-аналитике, маркетинге и поддержке принятия решений.