Обучалка в Телеграм

датасет

Думай как аналитик, Статистика и данные с примерами на Python, Дауни А., 2026

Думай как аналитик, Статистика и данные с примерами на Python, Дауни А., 2026.
 
   Умение писать код — это все, что нужно, чтобы извлекать из данных ценные выводы и находить ответы на сложные вопросы. В этом полностью переработанном издании статистические концепции представлены не в виде громоздких математических формул, а как стройный вычислительный процесс на языке Python. На практических примерах с использованием реальных датасетов изучите весь цикл разведочного анализа данных — от первичной обработки данных и подсчета статистик до выявления закономерностей и проверки гипотез.
Являетесь ли вы специалистом data science, инженером-разработчиком или просто интересуетесь данными, вы быстро освоите такие популярные инструменты, как NumPy, SciPy и Pandas. Познакомьтесь с функциями распределения, статистическими зависимостями между переменными, методами визуализации и многими другими концепциями. Кроме того, все главы книги доступны в виде Jupyter-блокнотов, позволяющих читать текст, запускать код и выполнять упражнения, не переключаясь между инструментами.

Думай как аналитик, Статистика и данные с примерами на Python, Дауни А., 2026
Скачать и читать Думай как аналитик, Статистика и данные с примерами на Python, Дауни А., 2026
 

Python для data science, Васильев Ю., 2026

Python для data science, Васильев Ю., 2026.

   Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений.
Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистеме библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learm, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.

Python для data science, Васильев Ю., 2026
Купить бумажную или электронную книгу и скачать и читать Python для data science, Васильев Ю., 2026