Python data science: Niezbędne narzędzia do pracy z danymi
Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiałzań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba do...
Gespeichert in:
| Beteilige Person: | |
|---|---|
| Weitere beteiligte Personen: | |
| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | Polnisch |
| Veröffentlicht: |
Gliwice
Helion
[2024]
|
| Ausgabe: | Wydanie II. |
| Schlagwörter: | |
| Links: | https://learning.oreilly.com/library/view/-/9788328900684/?ar |
| Zusammenfassung: | Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiałzań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba dobrze poznać zarówno poszczególne biblioteki Pythona, jak i zasady pracy z nimi. Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie. To wydanie zawiera jasne przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego. Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity Nauczysz się: pracować w naukowym środowisku obliczeniowym IPythona korzystać ze specjalistycznych bibliotek przeznaczonych do pracy z danymi stosować typy ndarray i DataFrame do przechowywania i przetwarzania danych tworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych za pomocą Matplotlib implementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn Wydobywaj z danych mądre odpowiedzi na trudne pytania! |
| Beschreibung: | Includes bibliographical references |
| Umfang: | 1 Online-Ressource (544 Seiten) illustrations |
| ISBN: | 9788328900684 8328900688 |
Internformat
MARC
| LEADER | 00000nam a22000002 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | ZDB-30-ORH-104371404 | ||
| 003 | DE-627-1 | ||
| 005 | 20240701091203.0 | ||
| 007 | cr uuu---uuuuu | ||
| 008 | 240701s2024 xx |||||o 00| ||pol c | ||
| 020 | |a 9788328900684 |c electronic bk. |9 978-83-289-0068-4 | ||
| 020 | |a 8328900688 |c electronic bk. |9 83-289-0068-8 | ||
| 035 | |a (DE-627-1)104371404 | ||
| 035 | |a (DE-599)KEP104371404 | ||
| 035 | |a (ORHE)9788328900684 | ||
| 035 | |a (DE-627-1)104371404 | ||
| 040 | |a DE-627 |b ger |c DE-627 |e rda | ||
| 041 | |a pol | ||
| 082 | 0 | |a 006.3/12 |2 23/eng/20240604 | |
| 100 | 1 | |a Vanderplas, Jacob T. |e VerfasserIn |4 aut | |
| 240 | 1 | 0 | |a Python data science handbook |
| 245 | 1 | 0 | |a Python data science |b Niezbędne narzędzia do pracy z danymi |c Jake VanderPlas ; przekład, Filip Kamiński |
| 250 | |a Wydanie II. | ||
| 264 | 1 | |a Gliwice |b Helion |c [2024] | |
| 300 | |a 1 Online-Ressource (544 Seiten) |b illustrations | ||
| 336 | |a Text |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |a Computermedien |b c |2 rdamedia | ||
| 338 | |a Online-Ressource |b cr |2 rdacarrier | ||
| 500 | |a Includes bibliographical references | ||
| 520 | |a Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiałzań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba dobrze poznać zarówno poszczególne biblioteki Pythona, jak i zasady pracy z nimi. Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie. To wydanie zawiera jasne przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego. Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity Nauczysz się: pracować w naukowym środowisku obliczeniowym IPythona korzystać ze specjalistycznych bibliotek przeznaczonych do pracy z danymi stosować typy ndarray i DataFrame do przechowywania i przetwarzania danych tworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych za pomocą Matplotlib implementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn Wydobywaj z danych mądre odpowiedzi na trudne pytania! | ||
| 650 | 0 | |a Python (Computer program language) | |
| 650 | 0 | |a Data mining | |
| 650 | 4 | |a Python (Langage de programmation) | |
| 650 | 4 | |a Exploration de données (Informatique) | |
| 700 | 1 | |a Kamiński, Filip |e ÜbersetzerIn |4 trl | |
| 966 | 4 | 0 | |l DE-91 |p ZDB-30-ORH |q TUM_PDA_ORH |u https://learning.oreilly.com/library/view/-/9788328900684/?ar |m X:ORHE |x Aggregator |z lizenzpflichtig |3 Volltext |
| 912 | |a ZDB-30-ORH | ||
| 951 | |a BO | ||
| 912 | |a ZDB-30-ORH | ||
| 049 | |a DE-91 | ||
Datensatz im Suchindex
| DE-BY-TUM_katkey | ZDB-30-ORH-104371404 |
|---|---|
| _version_ | 1821494930407686144 |
| adam_text | |
| any_adam_object | |
| author | Vanderplas, Jacob T. |
| author2 | Kamiński, Filip |
| author2_role | trl |
| author2_variant | f k fk |
| author_facet | Vanderplas, Jacob T. Kamiński, Filip |
| author_role | aut |
| author_sort | Vanderplas, Jacob T. |
| author_variant | j t v jt jtv |
| building | Verbundindex |
| bvnumber | localTUM |
| collection | ZDB-30-ORH |
| ctrlnum | (DE-627-1)104371404 (DE-599)KEP104371404 (ORHE)9788328900684 |
| dewey-full | 006.3/12 |
| dewey-hundreds | 000 - Computer science, information, general works |
| dewey-ones | 006 - Special computer methods |
| dewey-raw | 006.3/12 |
| dewey-search | 006.3/12 |
| dewey-sort | 16.3 212 |
| dewey-tens | 000 - Computer science, information, general works |
| discipline | Informatik |
| edition | Wydanie II. |
| format | Electronic eBook |
| fullrecord | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>03225nam a22004212 4500</leader><controlfield tag="001">ZDB-30-ORH-104371404</controlfield><controlfield tag="003">DE-627-1</controlfield><controlfield tag="005">20240701091203.0</controlfield><controlfield tag="007">cr uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">240701s2024 xx |||||o 00| ||pol c</controlfield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">9788328900684</subfield><subfield code="c">electronic bk.</subfield><subfield code="9">978-83-289-0068-4</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">8328900688</subfield><subfield code="c">electronic bk.</subfield><subfield code="9">83-289-0068-8</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-627-1)104371404</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)KEP104371404</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(ORHE)9788328900684</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-627-1)104371404</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-627</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="c">DE-627</subfield><subfield code="e">rda</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">pol</subfield></datafield><datafield tag="082" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">006.3/12</subfield><subfield code="2">23/eng/20240604</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Vanderplas, Jacob T.</subfield><subfield code="e">VerfasserIn</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="240" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Python data science handbook</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Python data science</subfield><subfield code="b">Niezbędne narzędzia do pracy z danymi</subfield><subfield code="c">Jake VanderPlas ; przekład, Filip Kamiński</subfield></datafield><datafield tag="250" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Wydanie II.</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Gliwice</subfield><subfield code="b">Helion</subfield><subfield code="c">[2024]</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1 Online-Ressource (544 Seiten)</subfield><subfield code="b">illustrations</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="500" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Includes bibliographical references</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiałzań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba dobrze poznać zarówno poszczególne biblioteki Pythona, jak i zasady pracy z nimi. Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie. To wydanie zawiera jasne przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego. Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity Nauczysz się: pracować w naukowym środowisku obliczeniowym IPythona korzystać ze specjalistycznych bibliotek przeznaczonych do pracy z danymi stosować typy ndarray i DataFrame do przechowywania i przetwarzania danych tworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych za pomocą Matplotlib implementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn Wydobywaj z danych mądre odpowiedzi na trudne pytania!</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Python (Computer program language)</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Data mining</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Python (Langage de programmation)</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Exploration de données (Informatique)</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Kamiński, Filip</subfield><subfield code="e">ÜbersetzerIn</subfield><subfield code="4">trl</subfield></datafield><datafield tag="966" ind1="4" ind2="0"><subfield code="l">DE-91</subfield><subfield code="p">ZDB-30-ORH</subfield><subfield code="q">TUM_PDA_ORH</subfield><subfield code="u">https://learning.oreilly.com/library/view/-/9788328900684/?ar</subfield><subfield code="m">X:ORHE</subfield><subfield code="x">Aggregator</subfield><subfield code="z">lizenzpflichtig</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ZDB-30-ORH</subfield></datafield><datafield tag="951" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">BO</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ZDB-30-ORH</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-91</subfield></datafield></record></collection> |
| id | ZDB-30-ORH-104371404 |
| illustrated | Illustrated |
| indexdate | 2025-01-17T11:22:12Z |
| institution | BVB |
| isbn | 9788328900684 8328900688 |
| language | Polish |
| open_access_boolean | |
| owner | DE-91 DE-BY-TUM |
| owner_facet | DE-91 DE-BY-TUM |
| physical | 1 Online-Ressource (544 Seiten) illustrations |
| psigel | ZDB-30-ORH TUM_PDA_ORH ZDB-30-ORH |
| publishDate | 2024 |
| publishDateSearch | 2024 |
| publishDateSort | 2024 |
| publisher | Helion |
| record_format | marc |
| spelling | Vanderplas, Jacob T. VerfasserIn aut Python data science handbook Python data science Niezbędne narzędzia do pracy z danymi Jake VanderPlas ; przekład, Filip Kamiński Wydanie II. Gliwice Helion [2024] 1 Online-Ressource (544 Seiten) illustrations Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Includes bibliographical references Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiałzań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba dobrze poznać zarówno poszczególne biblioteki Pythona, jak i zasady pracy z nimi. Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie. To wydanie zawiera jasne przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego. Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity Nauczysz się: pracować w naukowym środowisku obliczeniowym IPythona korzystać ze specjalistycznych bibliotek przeznaczonych do pracy z danymi stosować typy ndarray i DataFrame do przechowywania i przetwarzania danych tworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych za pomocą Matplotlib implementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn Wydobywaj z danych mądre odpowiedzi na trudne pytania! Python (Computer program language) Data mining Python (Langage de programmation) Exploration de données (Informatique) Kamiński, Filip ÜbersetzerIn trl |
| spellingShingle | Vanderplas, Jacob T. Python data science Niezbędne narzędzia do pracy z danymi Python (Computer program language) Data mining Python (Langage de programmation) Exploration de données (Informatique) |
| title | Python data science Niezbędne narzędzia do pracy z danymi |
| title_alt | Python data science handbook |
| title_auth | Python data science Niezbędne narzędzia do pracy z danymi |
| title_exact_search | Python data science Niezbędne narzędzia do pracy z danymi |
| title_full | Python data science Niezbędne narzędzia do pracy z danymi Jake VanderPlas ; przekład, Filip Kamiński |
| title_fullStr | Python data science Niezbędne narzędzia do pracy z danymi Jake VanderPlas ; przekład, Filip Kamiński |
| title_full_unstemmed | Python data science Niezbędne narzędzia do pracy z danymi Jake VanderPlas ; przekład, Filip Kamiński |
| title_short | Python data science |
| title_sort | python data science niezbedne narzedzia do pracy z danymi |
| title_sub | Niezbędne narzędzia do pracy z danymi |
| topic | Python (Computer program language) Data mining Python (Langage de programmation) Exploration de données (Informatique) |
| topic_facet | Python (Computer program language) Data mining Python (Langage de programmation) Exploration de données (Informatique) |
| work_keys_str_mv | AT vanderplasjacobt pythondatasciencehandbook AT kaminskifilip pythondatasciencehandbook AT vanderplasjacobt pythondatascienceniezbednenarzedziadopracyzdanymi AT kaminskifilip pythondatascienceniezbednenarzedziadopracyzdanymi |