Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę ułatwiającą podejmowanie trafnych decyzji. Od kilku lat można do tego używać nowoczesnych narzędzi Pythona, które zbudowano specjalnie do tego celu. Praca z nimi nie wymaga głębokiej znajomości statystyki czy algebry. Aby cieszyć się uzyskanymi rezultatami, wystarczy się wprawić w stosowaniu kilku pakietów i środowisk Pythona.
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi.
Dzięki książce nauczysz się:
- eksplorować dane za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter
- korzystać z funkcji pakietów NumPy i pandas
- używać pakietu matplotlib do tworzenia czytelnych wizualizacji
- analizować i przetwarzać dane regularnych i nieregularne szeregi czasowe
- rozwiązywać rzeczywiste problemy analityczne
Wes McKinney zaktualizował swoją książkę, aby była podstawowym źródłem informacji o wszystkich zagadnieniach związanych z analizą danych przy użyciu języka Python i biblioteki pandas. Gorąco polecam tę pozycję!
Paul Barry, wykładowca i autor książek
Szukasz więcej propozycji? Zobacz nasze tytuły z kategorii informatyka
Czy książka "Python w analizie danych" wymaga zaawansowanej znajomości matematyki od czytelnika?
Lektura tej publikacji nie wymaga od czytelnika głębokiej wiedzy z zakresu algebry liniowej czy statystyki. Autor skupia się na praktycznym zastosowaniu narzędzi takich jak pandas i NumPy do rozwiązywania rzeczywistych problemów analitycznych. Przykłady są konstruowane tak, aby umożliwić szybkie wdrożenie gotowych rozwiązań do codziennej pracy z danymi. Dzięki temu pozycja ta jest przystępna dla osób, które chcą skupić się na technicznych aspektach przetwarzania informacji. Stanowi to idealne rozwiązanie dla analityków chcących szybko przejść do fazy realizacji projektów.
Jakie konkretne wersje oprogramowania są omawiane w tym wydaniu podręcznika?
Trzecie wydanie książki zostało w pełni zaktualizowane do obsługi języka Python w wersji 3.10 oraz biblioteki pandas 1.4. Zawartość obejmuje również najnowsze funkcjonalności środowisk Jupyter i IPython, które są standardem w branży Data Science. Czytelnik otrzymuje dostęp do nowoczesnych metod ładowania, czyszczenia i przekształcania zbiorów danych. Wszystkie fragmenty kodu zostały zweryfikowane pod kątem zgodności z aktualnymi standardami programistycznymi. To sprawia, że podręcznik pozostaje aktualnym źródłem wiedzy w dynamicznie zmieniającym się ekosystemie IT.
Czy wewnątrz znajdę gotowe przykłady kodu do analizy szeregów czasowych?
Tak, podręcznik zawiera obszerne rozdziały poświęcone analizie i przetwarzaniu zarówno regularnych, jak i nieregularnych szeregów czasowych. Wes McKinney prezentuje techniki manipulacji datami i oknami czasowymi, które są kluczowe w sektorze finansowym oraz e-commerce. Każde zagadnienie jest poparte studiami przypadków, co ułatwia zrozumienie logiki stojącej za konkretnymi operacjami na danych. Czytelnicy nauczą się również wizualizować te dane za pomocą pakietu matplotlib. Dzięki temu proces nauki staje się bardziej intuicyjny i osadzony w realnych potrzebach rynkowych.
Dla jakiej grupy odbiorców ta publikacja nie będzie odpowiednim wyborem?
Książka ta nie jest przeznaczona dla osób, które nigdy wcześniej nie miały styczności z podstawami programowania w języku Python. Autor zakłada, że czytelnik zna elementarną składnię, co pozwala na natychmiastowe przejście do zaawansowanych bibliotek analitycznych. Osoby poszukujące czystej teorii statystycznej bez implementacji w kodzie również mogą czuć się zawiedzione praktycznym profilem tej pozycji. Jest to typowy warsztat techniczny skupiony na narzędziach pandas i NumPy. Dla początkujących programistów zaleca się najpierw opanowanie bazowej składni języka z innych źródeł.
W jaki sposób książka uczy prezentowania wyników przeprowadzonej analizy danych?
Podręcznik kładzie duży nacisk na tworzenie czytelnych wizualizacji przy użyciu biblioteki matplotlib. Czytelnik uczy się, jak generować wykresy, które pozwalają na szybką interpretację trendów i anomalii w zbiorach danych. Przykłady pokazują, jak dostosować estetykę grafik do standardów raportowych wymaganych w profesjonalnym środowisku biznesowym. Wiedza ta pozwala na skuteczne komunikowanie wniosków płynących z surowych baz danych. Umiejętność ta jest obecnie jedną z najbardziej pożądanych cech na rynku pracy związanym z Data Science.
