Python Data Science Handbook

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Pour de nombreux chercheurs, Python est un outil de premier ordre principalement en raison de ses bibliothèques pour stocker, manipuler et tirer des informations des données.. Plusieurs ressources existent pour les pièces individuelles de cette pile de science des données, mais seulement avec le Manuel de Science des Données Python les obtenez-vous toutes : IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn et d'autres outils connexes. Les scientifiques et les analystes de données qui travaillent et qui sont familiers avec la lecture et l'écriture de code Python trouveront ce guide de référence complet idéal pour aborder les problèmes quotidiens.: manipuler, transformer et nettoyer les données; visualiser différents types de données; et en utilisant les données pour construire des modèles statistiques ou d'apprentissage automatique. Tout simplement, c'est la référence incontournable pour le calcul scientifique en Python. Avec ce manuel, vous apprendrez comment utiliser: IPython et Jupyter: fournir des environnements de calcul pour les data scientists utilisant Python NumPy: inclut le ndarray pour le stockage et la manipulation efficaces de tableaux de données denses en Python Pandas: présente le DataFrame pour le stockage et la manipulation efficaces de données étiquetées/colonnaires en Python Matplotlib: inclut des capacités pour une gamme flexible de visualisations de données en Python Scikit-Learn: pour des implémentations Python efficaces et propres des algorithmes de machine learning les plus importants et établis A propos de l'auteur Jake VanderPlas est un utilisateur et développeur de longue date de la pile scientifique Python. Il travaille actuellement comme directeur de recherche interdisciplinaire à l'Université de Washington, mène ses propres recherches en astronomie et passe du temps à conseiller et à consulter des scientifiques locaux dans un large éventail de domaines.

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