- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 563.396
- 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:
- B2-C1 Lessons. Тематические уроки B2-C1 по темам кодификатора ЕГЭ [Нина Корнилова]
- Практическое руководство по изучению книг Франца Бардона [Рон Кларк]
- Подписка на контент (октябрь 2026) [Тариф Университет Антонова] [Алексей Антонов]
- Ланчбоксы: идеи блюд на 30 дней [Klaudia Tobiasz] + Ланчбоксы: 60 новых рецептов для ланчбокса [Joanna Anger, Anna Piszczek]
- [Куклы] Заинька [Tata-school] [Наталья Лебедева]
- [Вязание] Шарф платочной вязкой Relief спицами из мохера [Вяжи.ру]
- [Вязание] Мужской свитер интересной конструкции Notebook Mono Sweater Man, вязаный спицами сверху [Вяжи.ру] [Odd Row]
- Нейроматематика. 2 года до школы. Части 1-3 [Елена Солдатова]