Python и анализ данных, Слинкин А.А., Маккинли У., 2015

Python и анализ данных, Слинкин А.А., Маккинли У., 2015.

Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.





ПРЕДИСЛОВИЕ.

За последние 10 лет вокруг языка Python образовалась и активно развивается целая экосистема библиотек с открытым исходным кодом. К началу 2011 года у меня сложилось стойкое ощущение, что нехватка централизованных источников учебных материалов по анализу данных и математической статистике становится камнем преткновения на пути молодых программистов на Python, которым такие приложения нужны по работе. Основные проекты, связанные с анализом данных (в особенности NumPy, IPython, matplotlib и pandas), к тому времени стали уже достаточно зрелыми, чтобы про них можно было написать книгу, которая не устареет сразу после выхода. Поэтому я набрался смелости заняться этим делом. Я был бы очень рад, если бы такая книга существовала в 2007 году, когда я приступал к использованию Python для анализа данных. Надеюсь, вам она окажется полезной, и вы сумеете с успехом воспользоваться описываемыми инструментами в собственной работе.

ОГЛАВЛЕНИЕ.

Предисловие.
Глава 1. Предварительные сведения.
Глава 2. Первые примеры.
Глава 3. IPython: интерактивные вычисления и среда разработки.
Глава 4. Основы NumPy: массивы и векторные вычисления.
Глава 5. Первое знакомство с pandas.
Глава 6. Чтение и запись данных, форматы файлов.
Глава 7. Переформатирование данных: очистка, преобразование, слияние, изменение формы.
Глава 8. Построение графиков и визуализация.
Глава 9. Агрегирование данных и групповые операции.
Глава 10. Временные ряды.
Глава 11. Финансовые и экономические приложения.
Глава 12. Дополнительные сведения о библиотеке NumPy.
Приложение. Основы языка Python.
Предметный указатель.

Купить .





Теги: Слинкин :: Маккинли :: 2015 :: Python