1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск

Python Data Analysis : Perform Data Collection, Data Processing, Wrangling, Visualization, and Model Building Using Python
научное издание

Полный текстТекст для электронных книг
База данных: Каталог библиотеки СФУ (005.133  P99)
Библиографическое описание: Navlani, Avinash. Python Data Analysis : Perform Data Collection, Data Processing, Wrangling, Visualization, and Model Building Using Python / Avinash Navlani, Armando Fandango, Ivan Idris. - Third edition. - Электрон. текстовые дан. - [S. l. : s. n.], 2021. - 1 online resource (463 pages). - Загл. с титул. экрана. - ISBN 9781789953459. - ISBN 1789953456. - Текст : электронный. Description based upon print version of record. Перевод заглавия: Анализ данных на Python: выполняйте сбор, обработку данных, разбор полетов, визуализацию и построение моделей с помощью Python. Примечания о происхождении: Коллекция цифровых книг Ebsco ebook (централизованная подписка 2023 г., бессрочный доступ)., НБ СФУ
Аннотация: Data analysis enables one to generate value from small and big data by discovering new patterns and trends. Python is a popular tool for analyzing a wide variety of data. This books instructs how to get up and running with using Python for data analysis by exploring the different phases and methodologies used in data analysis and learning how to use modern libraries from the Python ecosystem to create efficient data pipelines.
Анализ данных позволяет извлекать выгоду из небольших и больших объемов данных, выявляя новые закономерности и тенденции. Python - популярный инструмент для анализа самых разнообразных данных. В этой книге рассказывается о том, как начать использовать Python для анализа данных, исследуя различные этапы и методологии, используемые при анализе данных, и изучая, как использовать современные библиотеки из экосистемы Python для создания эффективных конвейеров передачи данных.
Год издания: 2021
Авторы: Navlani Avinash, Fandango Armando, Idris Ivan
Количество экземпляров:
Издание имеется только в электронном виде

Цифровые и тематические книжные коллекции издания

Содержание

  • Foundation for Data Analysis
  • Exploratory Data Analysis and Data Cleaning
  • Deep Dive into Machine Learning
  • NLP, Image Analytics, and Parallel Computing.