Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 3 olvasói szavazat alapján történt.
Learning Pandas 2.0: A Comprehensive Guide to Data Manipulation and Analysis for Data Scientists and Machine Learning Professionals
Mastering Data Wrangling and Analysis for Modern Data Science
A "Learning Pandas 2. 0" alapvető útmutató mindazok számára, akik a Python elsőszámú adatmanipulációs könyvtárának erejét szeretnék kihasználni. Ezzel az átfogó forrással nemcsak a Pandas 2. 0 alapvető fogalmait sajátíthatja el, hanem megtanulja, hogyan alkalmazza a fejlett funkciókat a hatékony adatmanipuláció és elemzés elvégzéséhez.
A könyv során a Pandas 2. 0 adatstruktúráinak, indexelési és kiválasztási technikáinak mély megértésére tesz szert. Szerezhet szakértelmet a különböző fájlformátumokból és forrásokból származó adatok betöltéséhez, tárolásához és tisztításához, biztosítva az adatok integritását és konzisztenciáját. Ahogy halad előre, elmélyül a fejlett adattranszformációs, összevonási és aggregálási módszerekben, hogy értelmes betekintést nyerhessen és lényegre törő jelentéseket készíthessen.
A "Learning Pandas 2. 0" olyan speciális adatfeldolgozási igényekkel is foglalkozik, mint az idősoros adatok, a DateTime műveletek és a térbeli elemzés. A könyv továbbá bemutatja, hogyan lehet a Pandas 2. 0-t integrálni olyan gépi tanulási könyvtárakkal, mint a Scikit-learn, a TensorFlow és a PyTorch a prediktív analízishez. Ezáltal képessé válik arra, hogy nagy teljesítményű adatvezérelt modelleket hozzon létre összetett problémák megoldására és a döntéshozatali képességek fokozására.
A "Learning Pandas 2. 0" abban különbözik a többi könyvtől, hogy számos gyakorlati példára összpontosít, amelyek lehetővé teszik, hogy az újonnan megszerzett készségeket trükkös forgatókönyvekben alkalmazza. A könyv végére Ön már magabiztos és megfelelő tudással rendelkezik ahhoz, hogy hatékony és megbízható adatelemzést végezzen a Pandas 2. 0 segítségével, és ezzel elinduljon azon az úton, amely az adatelemzés nagyhatalmává teszi Önt.
Kulcsfontosságú tanulságok
⬤ A Pandas 2. 0 alapvető fogalmainak elsajátítása, beleértve az adatszerkezeteket, az indexelést és a hatékony adatmanipulációt szolgáló kiválasztást.
⬤ Adatok betöltése, tárolása és tisztítása különböző fájlformátumokból és forrásokból, az adatok integritásának és konzisztenciájának biztosítása.
⬤ Történjen fejlett adattranszformációs, összevonási és aggregálási technikákat az éleslátó elemzéshez és jelentéskészítéshez.
⬤ Az idősoros adatok, a DateTime műveletek és a térbeli elemzés kihasználása speciális adatfeldolgozási igényekhez.
⬤ Az adatok hatékony vizualizálása a Seaborn, a Plotly és a fejlett térbeli vizualizációs eszközök használatával.
⬤ Integrálja a Pandas 2. 0-t olyan gépi tanulási könyvtárakkal, mint a Scikit-learn, a TensorFlow és a PyTorch a prediktív elemzéshez.
Tartalomjegyzék
⬤ Elvezetés a Pandas 2. 0-hoz.
⬤ Adatolvasás, tárolás és fájlformátumok.
⬤ Adatok indexelése és kiválasztása.
⬤ Adatmanipuláció és transzformáció.
⬤ Idősorozat és dátum-idő műveletek.
⬤ Teljesítményoptimalizálás és skálázás.
⬤ Gépi tanulás Pandas 2. 0-val.
⬤ Szöveges adatok és természetes nyelvi feldolgozás.
⬤ Térbeli adatok elemzése.
Közönség
Akár tapasztalt adatszakember vagy, akár csak most kezded az utadat az adattudományban, a "Learning Pandas 2. 0" a tökéletes forrás, amely segít kihasználni ennek az élvonalbeli könyvtárnak az erejét. Ez a könyv abszolút erőforrás a Pandas 2. 0 minden lehetséges adatmanipulációs és -elemzési projektben való alkalmazásához.
