Praktická práce s daty v jazyce Python a jejich kvalita: Začínáme se čtením, čištěním a analýzou dat.

Recenze čtenářů

Knihu lze vřele doporučit těm, kteří s Pythonem začínají, zejména v kontextu datové vědy. Zahrnuje základní témata pro sběr, přípravu, analýzu a prezentaci dat a obsahuje praktické příklady a aktivity. Někteří recenzenti však poznamenali, že kniha je poněkud drahá a vyskytly se problémy s poškozenými zásilkami.

⬤ Skvělý zdroj informací pro začátečníky v Pythonu
⬤ jasně a srozumitelně napsané
⬤ pokrývá základní koncepty práce s daty
⬤ obsahuje praktické příklady a aktivity
⬤ vřele doporučuji jako standardní učebnici pro datovou vědu
⬤ probírány jsou moderní techniky
⬤ dobře strukturované a vhodné pro praktiky.

Některými recenzenty považována za poněkud drahou; četné problémy s doručením poškozených balíků.

(na základě 4 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Practical Python Data Wrangling and Data Quality: Getting Started with Reading, Cleaning, and Analyzing Data

Obsah knihy:

V souborech dat lze učinit úžasné objevy a vyprávět cenné příběhy - a tato kniha vám je pomůže odhalit. Ať už s daty již pracujete, nebo jen chcete pochopit jejich možnosti, techniky a rady v této praktické knize vám pomohou naučit se lépe čistit, vyhodnocovat a analyzovat data a vytvářet tak smysluplné poznatky a přesvědčivé vizualizace.

Autorka Susan McGregorová vám prostřednictvím základních pojmů a praktických příkladů poskytne nástroje, které potřebujete k vyhodnocování a analýze všech druhů dat a k efektivnímu sdělování svých zjištění. Tato kniha poskytuje metodický způsob, jak bez žargonu využít sílu dat pro odborníky z praxe všech úrovní.

⬤ Používejte Python 3. 8+ ke čtení, zápisu a transformaci dat z různých zdrojů.

⬤ Pochopte a používejte základy programování v jazyce Python k práci s daty v měřítku.

⬤ Uspořádat, dokumentovat a strukturovat svůj kód pomocí osvědčených postupů.

⬤ Dokončete cvičení na vlastním počítači nebo na webu.

⬤ Sbírejte data ze strukturovaných datových souborů, webových stránek a rozhraní API.

⬤ Provádět základní statistickou analýzu, abyste ze souborů dat získali smysl.

⬤ Vizualizovat a prezentovat data jasným a přesvědčivým způsobem.