Практическое руководство по Data Science на Python 3 для анализа данных

Книга «Practical Data Science with Python 3» представляет собой практическое руководство по извлечению ценных инсайтов из данных с использованием Python 3. Автор, Эрвин Варга, фокусируется на синтезе практических, действенных знаний, которые можно немедленно применять в реальных проектах.

Издание охватывает все основные фазы проекта Data Science, начиная от постановки задачи и сбора данных до их анализа, визуализации и интерпретации результатов. Особое внимание уделяется методологии работы с данными и построению воспроизводимых процессов анализа.

Книга включает разбор реальных кейсов, таких как модель Brown Cow, а также рассматривает вопросы работы с большими данными на примере MOOC-платформ. Автор также дает рекомендации по освоению Data Science, включая приобретение предметных знаний и программистских навыков.

Отдельная глава посвящена экосистеме Anaconda, управлению пакетами и окружениями, а также вопросам совместной работы и воспроизводимости результатов. Книга подходит как для начинающих специалистов по данным, так и для опытных аналитиков, желающих систематизировать свои знания.

Practical Data Science with Python 3: Synthesizing Actionable Insights from Data

Похожие книги

Learn Data Science Using Python: A Quick-Start Guide

Python for Data Science For Dummies, 3rd Edition

Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

Основы Data Science с использованием R, Python и открытых данных

Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data

Data Science: A First Introduction with Python

Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python

Data Visualization with Python and JavaScript: Scrape, Clean, Explore, and Transform Your Data

Практическая статистика для специалистов Data Science: 50+ важнейших понятий с использованием R и Python

Data Science. Наука о данных с нуля