Sách lập trình Python để phân tích dữ liệu-Python Programming for Data Analysis
Đăng lúc: 04:00 PM - 02/04/2024 bởi Charles Chung - 529Cuốn sách này được biên soạn từ các ghi chú của lớp Lập trình phân tích dữ liệu ECE143 tại Đại học California, San Diego, nó là yêu cầu đối với cả bằng tốt nghiệp và đại học về Học máy và Khoa học dữ liệu.
Giới thiệu
Nội dung cuốn sách tập trung vào việc sử dụng ngôn ngữ Python một cách hiệu quả và sau đó chuyển sang vào các mô-đun chính của bên thứ ba. Cách tiếp cận này cải thiện hiệu quả trong các lĩnh vực và môi trường khác nhau có thể có hoặc không có quyền truy cập vào các mô-đun của bên thứ ba đó. Các Mô-đun mảng số Numpy được trình bày chuyên sâu vì nó là nền tảng của tất cả khoa học dữ liệu và học máy bằng Python. Chúng tôi thảo luận về mảng Numpy cấu trúc dữ liệu một cách chi tiết, đặc biệt là các khía cạnh bộ nhớ của nó. Tiếp theo, chúng ta chuyển sang Pandas và phát triển nhiều tính năng của nó để xử lý dữ liệu hiệu quả và linh hoạt. Bởi vì dữ liệu trực quan hóa là chìa khóa của khoa học dữ liệu và học máy, các mô-đun của bên thứ ba như Matplotlib được phát triển chuyên sâu, cũng như các mô-đun dựa trên web như Bokeh, Holoviews, Plotly và Altair. Mặt khác, tôi sẽ không giới thiệu cuốn sách này cho người không có kinh nghiệm lập trình chút nào, nhưng nếu bạn đã có thể làm được một chút Python và muốn cải thiện bằng cách hiểu cách thức và lý do Python hoạt động như vậy, thì đây là một cuốn sách hay dành cho bạn.
Link tải sách tại đây
Đọc online
thay lời cảm ơn!
Các bài cũ hơn
- Giới thiệu cuốn sách MongoDB "The Definitive Guide Powerful and Scalable Data Storage" (09:53 AM - 03/01/2024)
- Giới thiệu cuốn sách .NET Microservices: Architecture for Containerized .NET Applications (09:31 AM - 16/11/2023)
- Tìm hiểu về mật mã học và các thư viện mã hóa trong .NET (03:25 PM - 18/10/2023)
- Cẩm nang chuyển đổi số-Chuyển đổi số là gì? (11:25 AM - 11/10/2023)
- Tài liệu tự học Microsoft Word 2016 (09:16 AM - 04/09/2023)