Sukces przedsiębiorstwa zależy od jakości podejmowanych decyzji. Spośród strategii, które wspierają ten proces, na szczególną uwagę zasługuje zastosowanie analizy danych. Jest to jednak dość złożona dziedzina. Podstawowym narzędziem wielu analityków danych jest arkusz kalkulacyjny. Ma ON tę zaletę, że ułatwia solidne zrozumienie prawideł statystyki i analizy danych. Po zdobyciu takich podstaw warto jednak pójść dalej i nauczyć się eksploracyjnej analizy danych za pomocą języków programowania.
Dzięki tej książce przejście od pracy z arkuszami Excela do samodzielnego tworzenia kodu w Pythonie i R będzie płynne i bezproblemowe. Rozpoczniesz od ugruntowania swoich umiejętności w Excelu i dogłębnego zrozumienia podstaw statystyki i analizy danych. Ułatwi Ci to rozpoczęcie pisania kodu w języku R i w Pythonie. Dowiesz się, jak dokładnie przebiega proces oczyszczania danych i ich analizy w kodzie napisanym w języku R. Następnie zajmiesz się poznawaniem Pythona. Jest to wszechstronny, łatwy w nauce i potężny język programowania, ulubiony język naukowców i... analityków danych. Nauczysz się płynnego przenoszenia danych z Excela do programu napisanego w Pythonie, a także praktycznych metod ich analizy. Dzięki ćwiczeniom, które znajdziesz w końcowej części każdego rozdziału, utrwalisz i lepiej zrozumiesz prezentowane treści.
W książce:
- badanie relacji między danymi za pomocą Excela
- stosowanie Excela w analizach statystycznych i badaniu danych
- podstawy języka R
- proces oczyszczania i analizy danych w R
- przenoszenie danych z Excela do kodu Pythona
- pełna analiza danych w Pythonie
Eksploracyjna analiza danych? I w Excelu, i w Pythonie!
Szukasz więcej propozycji? Zobacz nasze tytuły z kategorii informatyka lub z serii O'Reilly
Czy książka "Zaawansowana analiza danych. Jak przejść z arkuszy Excela do Pythona i R" wymaga wcześniejszej znajomości programowania?
Ta publikacja jest idealna dla osób, które znają Excela, ale nie miały wcześniej żadnej styczności z pisaniem kodu. Autor prowadzi czytelnika krok po kroku od znanych struktur arkusza kalkulacyjnego do składni języków R i Python, budując most między tymi środowiskami. Dzięki temu proces nauki jest płynny i opiera się na już posiadanych fundamentach analitycznych oraz intuicji wypracowanej w pracy z tabelami. Książka skupia się na praktycznym przełożeniu logiki Excela na nowoczesne narzędzia programistyczne bez zbędnej teorii informatycznej.
W jaki sposób autor łączy naukę języków R i Python w jednym podręczniku?
George Mount traktuje oba języki jako komplementarne narzędzia w warsztacie analityka, poświęcając im osobne, dedykowane sekcje. Najpierw poznasz podstawy języka R w kontekście czyszczenia danych, a następnie przejdziesz do wszechstronnych możliwości Pythona w analizie eksploracyjnej. Taki układ pozwala zrozumieć specyfikę obu ekosystemów i samodzielnie zdecydować, które rozwiązanie lepiej sprawdzi się w Twoich codziennych zadaniach biznesowych. Podręcznik uczy uniwersalnego podejścia do danych, które jest niezależne od wybranego oprogramowania.
Czy wewnątrz tej pozycji znajdę zadania pozwalające na samodzielne przetestowanie zdobytej wiedzy?
Każdy rozdział książki kończy się praktycznymi ćwiczeniami, które służą do utrwalenia i weryfikacji omówionego materiału. Samodzielne rozwiązywanie zadań pozwala na natychmiastowe przetestowanie nowych umiejętności w realnym środowisku programistycznym. Dzięki temu budujesz pewność siebie w pisaniu kodu i lepiej zapamiętujesz techniki statystyczne oraz metody eksploracyjnej analizy danych. To podejście sprawia, że wiedza teoretyczna zostaje szybko przekuta w konkretne kompetencje techniczne gotowe do użycia w pracy.
Dla kogo ta publikacja o analizie danych nie będzie odpowiednim wyborem?
Książka nie jest przeznaczona dla zaawansowanych programistów oraz osób, które biegle posługują się bibliotekami Pandas czy Tidyverse w codziennej pracy. Skupia się ona na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, będąc dedykowaną głównie analitykom biznesowym migrującym ze środowiska arkuszy kalkulacyjnych. Jeśli szukasz wyłącznie zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego bez odniesień do logiki Excela, ta pozycja może okazać się dla Ciebie zbyt elementarna. Jest to przede wszystkim przewodnik dla osób chcących sprawnie opuścić ograniczenia klasycznych arkuszy.
Czy dzięki tej książce nauczę się przenosić dane bezpośrednio z Excela do skryptów Pythona?
Tak, publikacja zawiera konkretne instrukcje oraz metodykę płynnego importowania danych z arkuszy Excela do środowiska Python. Dowiesz się, jak zautomatyzować procesy oczyszczania i badania relacji między danymi, które w tradycyjnych tabelach bywają niezwykle czasochłonne. Autor kładzie duży nacisk na efektywność pracy i pokazuje, jak wykorzystać moc obliczeniową kodu do analizy dużych i złożonych zbiorów informacji. Jest to doskonały wybór dla osób dążących do profesjonalizacji swojego warsztatu analitycznego i optymalizacji raportowania.
