Информационные технологии, ИИ / ТГУ 2025

Перед вами авторитетный справочник по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версий Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных. По ходу дела вы узнаете о последних версиях pandas, NumPy и Jupyter.

Если вы — опытный программист на Python, то после прочтения данной книги ваши программы станут более качественными, надежными, быстрыми, удобными для сопровождения и использования. В центре внимания Марка Саммерфилда находятся четыре основных темы: повышение элегантности кода с помощью паттернов проектирования, повышения быстродействия с помощью распараллеливания и компиляции Python-программ (Cython), высокоуровневое сетевое программирование и графика. Он описывает паттерны, доказавшие свою полезность в Python, иллюстрирует их на примерах высококачественного кода и объясняет, почему некоторые из них не слишком существенны.

Не тратьте зря времени, пытаясь подогнать Python под способы программирования, знакомые вам по другим языкам. Python настолько прост, что вы очень быстро станете продуктивным программистом, но зачастую это означает, что вы не в полной мере используете то, что может предложить язык. Второе издание книги позволит вам писать более эффективный и современный код на Python 3, обратив себе на пользу лучшие идеи. Издание предназначено практикующим программистам на Python, которыехотят усовершенствоваться в Python 3.

Рассмотрены возможности языка программирования Python в области программирования и решения задач вычислительной математики, таких как аппроксимация и интерполяция, численное интегрирование, оптимизация, решение уравнений и систем уравнений. Приведен теоретический материал и примеры решения задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты самостоятельных работ.

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению.