Ocena:
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.
Zalety:⬤ 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)
Julia for Data Analysis
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.
© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)