Kategorie: Bazy danych , Programowanie. Języki programowania , Podręczniki

Isbn: 9788301189402, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2, 978-8-3011-8940-2

Ean: 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402, 9788301189402

Liczba stron: 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400, 400

Format: 16.5x23.5cm

Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych). , Książka stawia sobie za cel przygotować Czytelnika do samodzielnego przeprowadzenia całego procesu analizy danych, od pobrania i załadowania zbioru, przez jego wstępne przetworzenie i wyczyszczenie, aż po samą analizę, wizualizację wyników i ich interpretację. Wiemy, że pewne rozwiązania, które stworzy Czytelnik przeznaczone będą do wielokrotnego użytku i tym samym zasługiwać będą na wdrożenie w ramach większych projektów informatycznych. Z tego powodu omawiamy także zestaw dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Książka zawiera szereg przykładów, od prostych do bardziej rozbudowanych, pozwalających zrozumieć nie tylko poszczególne etapy procesu analizy danych, ale również zasady funkcjonowania środowiska Python 3. Czytelna struktura książki umożliwia osobom mającym już pewną wiedzę na łatwe wyszukanie i poznanie tylko interesujących ich zagadnień. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python jest owocem doświadczenia autorów w prowadzeniu zajęć na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (m.in. dla studentów matematyki i informatyki ze specjalności dotyczących statystyki matematycznej, analizy danych i data science), licznych szkoleń (np. dla Data Science Retreat w Berlinie), a także pracy naukowo-badawczej w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akadamii Nauk oraz w ramach International Ph.D. Studies Program w Instytucie Podstaw Informatyki PAN (m.in. w dziedzinie analizy i agregacji danych).

Oprawa: miękka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka, miďż˝kka

Wydawca: PWN Wydawnictwo Naukowe, Helion