
BOOKS - Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение...

Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение
Author: Джейд Картер
Year: 2025
Format: PDF | EPUB
File size: 10 Мб
Language: RU

Year: 2025
Format: PDF | EPUB
File size: 10 Мб
Language: RU

The author presents a practical guide to using Python libraries, focusing on the use of libraries such as NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, and Seaborn. The book covers topics such as data cleaning, visualization, statistical analysis, machine learning, and data modeling. Book Description: Библиотеки Python Часть 2 Практическое применение The book "Библиотеки Python Часть 2 Практическое применение" by Джейд Картер is a comprehensive guide to using Python libraries for data science and analytics. The book focuses on the practical application of popular Python libraries such as NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, and Seaborn, providing readers with the skills and knowledge necessary to effectively utilize these tools in their own projects. The book is divided into several chapters, each covering a specific aspect of data science and analytics. Chapter one provides an overview of the technological process of developing modern knowledge, highlighting the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state.
Автор представляет практическое руководство по использованию библиотек Python, уделяя особое внимание использованию таких библиотек, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn и Seaborn. Книга охватывает такие темы, как очистка данных, визуализация, статистический анализ, машинное обучение и моделирование данных. Библиотеки Питон Часть 2 Практическое применение книга «Библиотеки Питон Часть 2 Практическое применение» Джейд Картер является подробным руководством по пользованию библиотеками Питона для науки данных и аналитики. Книга посвящена практическому применению популярных библиотек Python, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn и Seaborn, предоставляя читателям навыки и знания, необходимые для эффективного использования этих инструментов в собственных проектах. Книга разделена на несколько глав, каждая из которых охватывает определенный аспект науки о данных и аналитики. В первой главе представлен обзор технологического процесса развития современного знания, подчёркивающая необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве.
''
