Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka otrzymała mieszane recenzje, a wielu czytelników doceniło jej przejrzystość i podejście pedagogiczne, szczególnie dla początkujących w Pythonie i analizie danych. Kilku użytkowników zwróciło jednak uwagę na istotne błędy typograficzne i formatowanie, które negatywnie wpływają na ogólne wrażenia z lektury.
Zalety:- Niezwykła pedagogika i przejrzysta prezentacja tematów technicznych.
Wady:- Zwięzły i przejrzysty przegląd ważnych podstaw.
(na podstawie 15 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Python Crash Course for Data Analysis: A Complete Beginner Guide for Python Coding, NumPy, Pandas and Data Visualization
Zawartość książki:
Szybki kurs Pythona do analizy danych.
Analiza danych jest siłą napędową każdej firmy, a Python jest idealnym językiem do analizy danych.
Najprościej rzecz ujmując, analiza danych to kontrola, czyszczenie, ocena i przekształcanie danych. Jednym z powszechnie używanych obecnie języków do analizy danych jest Python. Szybkie zrozumienie Pythona pozwoli ci wejść do tej wiecznie zielonej dziedziny nauki.
Czym różni się ta książka?
Głównym celem tej książki jest praktyczna nauka. Najlepszym sposobem na naukę Pythona jest ćwiczenie wszystkiego, czego się uczysz w czasie rzeczywistym, krok po kroku. I z pewnością można wyjść poza podstawy bez konieczności połykania całej oficjalnej dokumentacji Pythona.
Ta książka ma na celu skrócenie krzywej uczenia się poprzez przedstawienie wielu praktycznych narzędzi. Głównym celem jest przedstawienie koncepcji, pomysłów, intuicji i podstawowych narzędzi potrzebnych do rozpoczęcia kodowania i analizowania danych w Pythonie.
Główną zaletą zakupu tej książki jest łatwy dostęp do wszystkich materiałów dostarczonych z tą książką - kodów Pythona, odniesień, ćwiczeń i dodatkowych treści PDF - na stronie internetowej wydawcy, bez dodatkowych kosztów. Możesz eksperymentować z praktycznymi aspektami Pythona już od strony 1.
Ta książka jest idealna dla początkujących użytkowników Pythona i nauki o danych. Poruszane tematy obejmują
⬤ Wprowadzenie do analizy danych.
⬤ Python dla analizy danych - podstawy i zaawansowane.
⬤ IPython i notatniki Jupyter.
⬤ Numpy do numerycznego przetwarzania danych.
⬤ Pandas do manipulacji danymi.
⬤ Wizualizacja danych.
Kliknij przycisk KUP i pobierz książkę już teraz, aby rozpocząć naukę i kodowanie w Python for Data Analysis.
