Dozhd
Администратор
- Регистрация
- 17 Янв 2014
- Сообщения
- 152.636
- Реакции
- 387.523
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:
- [Бумажная лоза] Поднос Градиент [Анна Бабенкова]
- Дар речи 2.0 [Маргарита Воробьева]
- Тело. Душа. Любовь [Тариф Просветитель] [Елена Сопилиди, Виктория Лукинцова, Лира Гаптыкаева]
- Задания 30-36 [Юлия Косенкова]
- Тело. Душа. Любовь [Тариф Просветитель] [Елена Сопилиди, Виктория Лукинцова, Лира Гаптыкаева]
- Подъем с гантелями и фитболом (на 1 месяц) [Джоди Броуэрс]