Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно. Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Python и анализ данных


Похожие книги   Готовые работы

Год выпуска: 2015
Автор: Уэс Маккинни
Издательство: ДМК Пресс
Страниц: 482
ISBN: 978-5-97060-315-4, 978-1-449-31979-3
Описание
 В книге "Python и анализ данных" рассматриваются вопросы переформатирования, очистки и обработки данных на Python. Ее можно также рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных, главным образом, обработку данных. Это книга о тех частях языка Python и библиотек для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач. Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, основного автора библиотеки pandas, и содержит великое множество практических примеров. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

Похожие книги

  1. П.Н. Вабищевич. Численные методы. Вычислительный практикум. – М.: Либроком, 2010. – 320 с.
  2. Уэсли Дж. Чан. Python. Создание приложений. – М.: Вильямс, 2015. – 816 с.
  3. Уэс Маккинни. Python и анализ данных. – М.: ДМК Пресс, 2015. – 482 с.
  4. Холден Карау, Энди Конвински, Патрик Венделл, Матей Захария. Изучаем Spark. Молниеносный анализ данных. – М.: ДМК Пресс, 2015. – 304 с.
  5. Луис Педро Коэльо, Вилли Ричарт. Построение систем машинного обучения на языке Python. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 302 с.
  6. Р.Митчелл. Скрапинг веб-сайтов с помощью Python. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 280 с.
  7. Вабищевич П.Н. Численные методы: Вычислительный практикум. – М.: , 2016. –  с.
  8. Эрик Вестра. Разработка геоприложений на языке Python. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 446 с.
  9. Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. – СПб.: Питер, 2017. – 336 с.
  10. Себастьян Рашка. Python и машинное обучение. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 418 с.
  11. Джоэл Грас. Data Science. Наука о данных с нуля. – СПб.: БХВ-Петербург, 2018. – 336 с.
  12. Джордж Хайнеман, Гэри Поллис, Стэнли Селков. Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python. – М.: Вильямс, 2017. – 432 с.
  13. Тарик Рашид. Создаем нейронную сеть. – М.: Вильямс, 2017. – 272 с.
  14. Антонио Джулли, Суджит Пал. Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 294 с.
  15. Марко Бонцанини. Анализ социальных медиа на Python. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 288 с.
  16. Тони Гэддис. Начинаем программировать на Python. – СПб.: БХВ-Петербург, 2019. – 768 с.

Посмотреть другие результаты поиска

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Управление проектом по созданию бизнеса
Бухгалтерский учет и анализ 		Курсовая работа
28 стр.
Управление и развитие малого инновационного предпринимательства
Оценка и анализ рынка 		Диплом
75 стр.
Бухгалтерский учет и анализ расчетов с поставщиками и подрядчиками
Методы оптимизации 		Диплом
76 стр.
Управление оборотным капиталом
Бухгалтерский учет и анализ 		Диплом
80 стр.

Искать другие темы


Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Альбина
Здравствуйте Марина...огромное спасидо за Вашу работу...диплом после вашего сопровождения защитила на отлично... еще раз спасибо :-)