- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 558.706
- Реакции
- 269.199
Складчина: [БХВ] Анализ данных. Как стать профессионалом [Дэвид Эсбот]
В книге разобраны восемь сценариев, с которыми неизбежно придется иметь дело любому аналитику данных. Рассказано, как на языке Python обращаться не только с готовыми, но и с частично обработанными и фрагментарными данными. Рассмотрены инструменты из популярных библиотек Pandas и Numpy, освещена проблема доведения незавершенных проектов до результата, объяснено, как построить минимальную полноценную модель и проверить ее работоспособность. Особое внимание уделено анализу временных рядов и других данных, которые могут быстро меняться.
Для начинающих аналитиков данных
Вы научитесь:
моделировать данные;
вычленяя пользовательские запис;
ориентироваться в плохо очерченных метриках;
извлекать данные из PDF — и многому другому;
подхватывать и доводить до конца незавершенные проекты;
в кратчайшие сроки создавать прототипы, опираясь на реальные данные.
Особое внимание уделено обработке временных рядов и данных, которые динамически обновляются в режиме реального времени. Книга проиллюстрирована подробными листингами на языке Python.
Основные библиотеки, на материале которых автор строит примеры, — Pandas и NumPy. Вооружившись этими знаниями, вы обзаведетесь внушительным портфолио — не забудьте похвастаться им на собеседовании.
Количество страниц: 560
Формат: скан PDF
Стоимость: неизвестно
СКАЧАТЬ
В книге разобраны восемь сценариев, с которыми неизбежно придется иметь дело любому аналитику данных. Рассказано, как на языке Python обращаться не только с готовыми, но и с частично обработанными и фрагментарными данными. Рассмотрены инструменты из популярных библиотек Pandas и Numpy, освещена проблема доведения незавершенных проектов до результата, объяснено, как построить минимальную полноценную модель и проверить ее работоспособность. Особое внимание уделено анализу временных рядов и других данных, которые могут быстро меняться.
Для начинающих аналитиков данных
Вы научитесь:
моделировать данные;
вычленяя пользовательские запис;
ориентироваться в плохо очерченных метриках;
извлекать данные из PDF — и многому другому;
подхватывать и доводить до конца незавершенные проекты;
в кратчайшие сроки создавать прототипы, опираясь на реальные данные.
Особое внимание уделено обработке временных рядов и данных, которые динамически обновляются в режиме реального времени. Книга проиллюстрирована подробными листингами на языке Python.
Основные библиотеки, на материале которых автор строит примеры, — Pandas и NumPy. Вооружившись этими знаниями, вы обзаведетесь внушительным портфолио — не забудьте похвастаться им на собеседовании.
Количество страниц: 560
Формат: скан PDF
Стоимость: неизвестно
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Клуб Вести блог легко (ноябрь 2026) [Александра Митрошина]
- Reels Конструктор [Виктор Пейнэр]
- Новые правила учета запасов в организациях бюджетной сферы: что изменилось в 2026 году [Элкод] [Ирина Калиновская (Жиркова)]
- Мощные фразы для разрешения рабочих конфликтов [Карин Херт, Дэвид Дай]
- Бабы Гагарина [Gift cookies] [Николай Гагарин]
- Когнитивно-поведенческая терапия: мастерство и эффективность. Модуль 5 [Тариф Слушатель] [Юлия Горячева, Эдна Фоа, Аарон Бек]
- 100 лайфхаков для преодоления кризисов в отношениях [Елена Кристова]
- Грамматика магии [Марьяна Романова]