Analiza danych sprawia, że dzięki ich dużym i mniejszym kolekcjom uzyskujemy wartościową wiedzę, któ,ra pozwala na podejmowanie najlepszych decyzji. Dzieje się to poprzez odkrywanie wzorcó,w lub trendó,w. Obecnie Python udostępnia przeznaczone specjalnie do tego celu narzędzia i biblioteki. Możemy więc łatwo korzystać z wyrafinowanych technik wydobywania wiedzy z danych. Aby jednak osiągnąć zamierzone efekty, trzeba dobrze poznać zaró,wno metodologię analizy danych, jak i zasady pracy ze służącymi do tego narzędziami.
Dzięki tej książce zdobędziesz wszystkie potrzebne informacje i umiejętności, aby skutecznie używać Pythona do analizy danych. Omó,wiono tu niezbędne podstawy statystyki i zasady analizy danych. Wyczerpująco przedstawiono zaawansowane zagadnienia dotyczące przygotowania, przetwarzania i modelowania danych, a także ich wizualizacji. W zrozumiały sposó,b wyjaśniono takie procesy jak inteligentne przetwarzanie i analizowanie danych za pomocą algorytmó,w uczenia maszynowego: regresji, klasyfikacji, analizy głó,wnych składowych czy analizy skupień. Nie zabrakło praktycznych przykładó,w przetwarzania języka naturalnego i analizy obrazó,w. Ciekawym zagadnieniem jest ró,wnież wykonywanie obliczeń ró,wnoległych za pomocą biblioteki Dask.
W książce między innymi:podstawy analizy danych i korzystanie z bibliotek NumPy i pandaspraca z danymi w ró,żnych formatachinteraktywna wizualizacja z bibliotekami Matplotlib, seaborn i Bokehinżynieria cech, analiza szeregó,w czasowych i przetwarzanie sygnałó,wzaawansowana analiza danych tekstowych i obrazó,wPython: wydobywaj z danych wiedzę o wielkiej wartości!