Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython, wydanie II

Uczenie maszynowe kojarzy się z dużymi firmami i rozbudowanymi zespołami. Prawda jest taka, że obecnie można samodzielnie budować zaawansowane rozwiązania uczenia maszynowego i korzystać do woli z olbrzymich zasobów dostępnych danych. Trzeba tylko mieć pomysł i... trochę podstawowej wiedzy. Tymczasem większość opracowań na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w zaawansowanej matematyce. Utrudnia to naukę tego zagadnienia, mimo że uczenie maszynowe jest coraz powszechniej stosowane w projektach badawczych i komercyjnych.Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a...

Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. Kursy podstaw statystyki rzadko jednak uwzględniają tę perspektywę, a większość podręczników do statystyki w ogóle nie zajmuje się narzędziami wywodzącymi się z informatyki. To drugie wydanie popularnego podręcznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Skon...

Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie.

W skrócie uczenie maszynowe polega na wyodrębnianiu informacji z surowych danych i budowie modelu, który służy do przetwarzania kolejnych surowych danych. Technologia ta od kilku lat intensywnie się rozwija, a w miarę wzrostu jej możliwości rosną również zainteresowanie i oczekiwania architektów i użytkowników. Niektórzy widzą w głębokim uczeniu poważne zagrożenie, jednak obietnice, jakie daje ten rodzaj sztucznej inteligencji, są fascynujące. Narzędzia służące do programowania uczenia maszynowego, takie jak zaimplementowana w Pythonie biblioteka Keras, są dostępne dla każdego, kto chce wykorzystać tę technologię do własnych celów. Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uc...

Rozwój technologiczny nie tylko zwiększył ilość i dostępność danych, ale również zaowocował wszechobecnością narzędzi do ich obróbki i prezentacji. W zasadzie każdy może tworzyć diagramy i prezentacje. Aby przykuć uwagę odbiorcy i przekazać mu informację zawartą w zbiorze danych, sama wiedza techniczna nie wystarczy. Problem wynika z tego, że większość ludzi nie ma naturalnej umiejętności przekładania danych na interesujące historie. Tego się po prostu trzeba nauczyć. Dopiero wtedy można mówić o skutecznym przekazie. Ta książka jest przewodnikiem dla każdego, kto musi przekazywać informacje, robiąc przy tym użytek z danych. Szczególnie wartościowa będzie dla analityków, studentów i naukowców, a także dla każdego, kto w swojej komunikacji o...

Nie tylko programiści lubią Pythona. Również naukowcy i analitycy danych coraz częściej korzystają z tego języka, zwłaszcza że przed praktykami obliczeniowymi otwierają się niespotykane możliwości. Rozwój sprzętu, oprogramowania i algorytmów pozwala śmiało wkraczać w nowe obszary zastosowania i tworzyć nowe branże. W dalszym ciągu jednak prowadzenie obliczeń pozostaje dziedziną interdyscyplinarną, wymagającą wiedzy matematycznej i myślenia naukowego. Jeśli chce się wykorzystać do obliczeń nowoczesne technologie, takie jak Python wraz z szerokim ekosystemem bibliotek i rozszerzeń, trzeba też posiadać praktyczne umiejętności programowania. W tej książce wyczerpująco przedstawiono nowoczesne metody rozwiązywania problemów obliczeniowych z tak różn...

Uczenie maszynowe jest jedną z najbardziej fascynujących technologii naszych czasów – rozwojem jego najróżniejszych zastosowań zajmują się tacy giganci jak Google, Facebook, Apple, Amazon czy IBM. Uczenie maszynowe otwiera zupełnie nowe możliwości i powoli staje się nieodzowne: wystarczy wymienić asystenty głosowe w smartfonach, chatboty ułatwiające klientom wybór produktu, a także sieci ułatwiające podejmowanie decyzji o inwestycjach giełdowych, filtrujące niechciane wiadomości e-mail czy wspomagające diagnostykę medyczną. Oto obszerny przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w Pythonie. Zawiera dokładne omówienie najważniejszych technik uczenia maszynowego oraz staranne wyjaśnienie zasad rządzących tą technologią. Poszczególne zagadnieni...

Analiza danych jest stosunkowo młodą, interdyscyplinarną dziedziną, której celem jest wydobycie i wykorzystanie wiedzy ukrytej w surowych danych pozyskanych z różnych źródeł. Można w ten sposób zrozumieć istotę zjawisk, przewidzieć wystąpienie zdarzeń czy pozyskać informacje niedostępne w inny sposób. W wielu przypadkach wnioski wyciągnięte z analizy danych okazują się bezcenne, co doceniają profesjonaliści z licznych branż. Przygotowanie danych, przeanalizowanie ich i odpowiednie przedstawienie płynącej z nich wiedzy bywa sporym wyzwaniem, jednak dzięki takim narzędziom jak język R i związane z nim pakiety zadanie to staje się znacząco prostsze. Niniejsza książka jest przystępnie napisanym przewodnikiem po języku R i narzędziach służących do anal...

Możliwości Excela są imponujące, a odkąd Microsoft udostępnił narzędzia w rodzaju Analysis Services, Power BI czy Power Pivot, arkusz ten stał się znakomitym narzędziem do analizy, modelowania oraz innych form przetwarzania dużych i złożonych zbiorów danych. Są to umiejętności, które przydadzą się w wielu dziedzinach życia, nie tylko w biznesie. Ich opanowanie nie jest zbyt trudne, a może stać się źródłem wielkiej radości i prawdziwej satysfakcji zwłaszcza dla każdego, kto lubi pracować z liczbami. Oczywiście osoby, które osiągną wysoki poziom umiejętności w tym zakresie, będą mogły liczyć na bardzo konkretne profity! Ta książka jest świetnym wprowadzeniem do modelowania danych w Excelu za pomocą narzędzi Power BI i Power Pivot. Dowiesz się z...

Popularność Pythona stale rośnie: jest wszechstronny i zoptymalizowany pod kątem efektywności pracy, czytelności kodu i jakości oprogramowania, do tego darmowy, łatwo przenośny i można się go szybko nauczyć. Nadaje się do tworzenia gier i aplikacji sieciowych, do wdrażania indywidualnych rozwiązań biznesowych, sprawdza się nawet jako bezcenne narzędzie badaczy różnych dziedzin nauki. Jeśli tylko programista trochę się postara, może w Pythonie łatwo pisać przejrzysty, zwięzły kod, który jest prosty w utrzymaniu i nie sprawia problemów przy rozwijaniu oprogramowania. Python to idealny wybór dla każdego, kto nie chce tracić dużo czasu na naukę i liczy na to, że szybko zacznie pisać poprawny i działający kod. "Doskonałe przedstawienie materiału wraz z d...

Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych. Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej...

Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie. Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibliotek naukowych NumPy, Pandas, Scikit-Learn oraz SciPy dla języka Python, ilustrując je licznymi wykresami oraz przykładami kodu. Książka ta pomoże programistom i analitykom biznesowym zainteresowanym badaniem danych w: • Zapoznaniu się z rzeczywistymi przykładami testowania poszczególnych algorytmów poprzez zajmujące ćwiczenia praktyczne; • Stosowaniu programowania sterowanego testami do pisania i uruchamiania testów przed rozpoczęciem kodowania; • Badaniu technik popr...

Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę ułatwiającą podejmowanie trafnych decyzji. Od kilku lat można do tego używać nowoczesnych narzędzi Pythona, które zbudowano specjalnie do tego celu. Praca z nimi nie wymaga głębokiej znajomości statystyki czy algebry. Aby cieszyć się uzyskanymi rezultatami, wystarczy się wprawić w stosowaniu kilku pakietów i środowisk Pythona. Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości of...