Julia do analizy danych

Opinie czytelników

Książka o Julii służy jako kompleksowe wprowadzenie dla osób zaznajomionych z analizą danych, skierowane głównie do użytkowników z wcześniejszym doświadczeniem w Pythonie lub R. Skutecznie obejmuje zarówno podstawy języka Julia, jak i praktyczne zastosowania w analizie danych, w szczególności z pakietem DataFrames.jl. Choć chwalony za strukturę i przejrzystość, niektórzy recenzenci zauważyli, że może nie zaspokoić wszystkich interaktywnych analityków danych i brakuje mu głębi w niektórych obszarach.

⬤ Dobrze skonstruowana i napisana, dzięki czemu jest przystępna zarówno dla początkujących, jak i osób zaznajomionych z innymi językami programowania.
⬤ Obejmuje zarówno podstawy języka Julia, jak i praktyczne koncepcje analizy danych, w szczególności za pomocą DataFrames.jl.
⬤ Zawiera przykłady z życia wzięte i projekty krok po kroku, usprawniając naukę i zapamiętywanie.
⬤ Zawiera szczegółowe dodatki i pomocne porównania z Pythonem i R.
⬤ Doskonałe źródło do odświeżenia koncepcji analizy danych i najlepszych praktyk.

⬤ Zakłada wcześniejszą znajomość analizy danych, przez co jest mniej odpowiednia dla początkujących.
⬤ Bardziej skupia się na rozwoju pakietów niż na interaktywnych procesach analizy danych.
⬤ Ograniczona zawartość dotycząca wizualizacji danych, co może być rozczarowujące dla niektórych czytelników.
⬤ Niektóre treści mogą zostać uznane za zbyt techniczne dla osób z mniejszym doświadczeniem w programowaniu.

(na podstawie 10 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Julia for Data Analysis

Zawartość książki:

Opanuj podstawowe umiejętności analizy danych przy użyciu Julii. Ciekawe projekty praktyczne poprowadzą Cię przez dane szeregów czasowych, modele predykcyjne, ranking popularności i wiele innych.

W Julia for Data Analysis nauczysz się:

odczytywać i zapisywać dane w różnych formatach

Pracować z danymi tabelarycznymi, w tym z podzbiorami, grupowaniem i przekształcaniem.

Wizualizować dane.

Tworzyć modele predykcyjne.

Tworzyć potoki przetwarzania danych.

Tworzyć usługi sieciowe udostępniające wyniki analizy danych.

Pisz czytelne i wydajne programy Julia.

Julia została zaprojektowana z myślą o wyjątkowych potrzebach naukowców zajmujących się danymi: jest ekspresyjna i łatwa w użyciu, a jednocześnie zapewnia superszybkie wykonywanie kodu. Julia for Data Analysis pokazuje, jak w pełni wykorzystać ten niesamowity język do odczytu, zapisu, przekształcania, analizy i wizualizacji danych - wszystkiego, czego potrzebujesz do efektywnego potoku danych. Książka została napisana przez Bogumiła Kamińskiego, jednego z najlepszych współtwórców Julii, nr 1 wśród osób odpowiadających na pytania dotyczące Julii na StackOverflow oraz głównego twórcę podstawowego pakietu danych DataFrames. jl. Wciągające, praktyczne projekty szybko wprowadzą cię w akcję. Co więcej, będziesz nawet w stanie wykorzystać swoje nowe umiejętności w Julii do programowania ogólnego przeznaczenia!

Przedmowa Viral Shah.

Zakup książki drukowanej obejmuje bezpłatny eBook w formatach PDF, Kindle i ePub od Manning Publications.

O technologii.

Julia to świetny język do analizy danych. Jest łatwy do nauczenia, szybki i dobrze sprawdza się we wszystkim, od jednorazowych obliczeń po pełne potoki przetwarzania danych. Niezależnie od tego, czy szukasz lepszego sposobu na przetwarzanie codziennych danych biznesowych, czy dopiero zaczynasz swoją przygodę z nauką o danych, nauka Julii zapewni ci cenne umiejętności.

O książce.

Julia for Data Analysis uczy, jak radzić sobie z podstawowymi zadaniami analizy danych za pomocą języka programowania Julia. Zaczniesz od przeglądu podstaw języka, ćwicząc techniki transformacji danych, wizualizacji i nie tylko. Następnie opanujesz podstawowe umiejętności analizy danych poprzez angażujące przykłady, takie jak badanie wymiany walut, interpretacja danych szeregów czasowych, a nawet odkrywanie zagadek szachowych. Po drodze nauczysz się łatwo przenosić istniejące potoki danych do Julii.

Co jest w środku.

Odczytywanie i zapisywanie danych w różnych formatach.

Praca z danymi tabelarycznymi, w tym podzbiory, grupowanie i przekształcanie.

Tworzenie potoków przetwarzania danych.

Tworzenie usług sieciowych udostępniających wyniki analizy danych.

Pisać czytelne i wydajne programy w języku Julia.

O czytelniku.

Dla analityków danych znających Python lub R. Doświadczenie z Julią nie jest wymagane.

O autorze.

Bogumił Kamiński jest jednym z głównych programistów DataFrames. jl - podstawowego pakietu do manipulacji danymi w ekosystemie Julia. Ma ponad 20-letnie doświadczenie w realizacji projektów związanych z nauką o danych.

Spis treści.

1 Wprowadzenie.

CZĘŚĆ 1 PODSTAWOWE UMIEJĘTNOŚCI JULII.

2 Pierwsze kroki z Julią.

3 Wsparcie Julii dla skalowania projektów.

4 Praca z kolekcjami w Julii.

5 Zaawansowane tematy dotyczące obsługi kolekcji.

6 Praca z ciągami znaków.

7 Obsługa danych szeregów czasowych i brakujących wartości.

CZĘŚĆ 2 ZESTAW NARZĘDZI DO ANALIZY DANYCH.

8 Pierwsze kroki z ramkami danych.

9 Pobieranie danych z ramki danych.

10 Tworzenie obiektów ramek danych.

11 Konwersja i grupowanie ramek danych.

12 Mutowanie i przekształcanie ramek danych.

13 Zaawansowane transformacje ramek danych.

14 Tworzenie usług sieciowych do udostępniania wyników analizy danych.