Все для школьников, студентов, учащихся, преподавателей и родителей - Обучалка - Obuchalka.org

SQL для анализа данных, Танимура К., 2024.

   Рассказывается о возможностях SQL применительно к анализу данных. Сравниваются различные типы баз данных, описаны методы подготовки данных для анализа. Рассказано о типах данных, структуре SQL-запросов, профилировании, структурировании и очистке данных. Описаны методы анализа временных рядов, трендов, приведены примеры анализа данных с учетом сезонности. Отдельные главы посвящены когортному анализу, текстовому анализу, выявлению и обработке аномалий, анализу результатов экспериментов и А/В-тестирования. Описано создание сложных наборов данных, комбинирование методов анализа. Приведены практические примеры анализа воронки продаж и потребительской корзины.

Python - это просто, Пошаговое руководство по программированию и анализу данных, Нисчал Н., 2023.

   Рассмотрены основы синтаксиса языка Python на примере дистрибутива Anaconda. Показаны приложения IPython, Spyder IDE, Jupyter Notebook. Описан синтаксис переменных, функций, циклов. Подробно изучаются структуры данных в Python: строки, списки, кортежи, множества и словари. Объясняегсл понятие классов и их применение в объектно-ориентированном программировании. Описаны возможности библиотеки обработки изображений Pillow, библиотеки Tkinter для создания приложений с графическим интерфейсом. Отдельный раздач посвящен обработке ошибок и исключений в программах. Рассматриваются библиотеки NumPy и Pandas, приводятся практические примеры их использования для анализа и обработки данных. Описана библиотека Matplotlib и ее возможности в сфере визуализации данных.

Python, Системный анализ данных, расчеты и моделирование, Сунднес Й., 2025.

   Перед вами подробное руководство по применению в научных целях Python — современного и наиболее востребованного языка программирования. Его преимущество заключается в том, что это так называемый язык высокого уровня с простым и интуитивно понятным синтаксисом. Однако несмотря на то, что Python хорошо подходит в качестве языка для начинающих, он также активно применяется и для решения самых сложных задач, благодаря чему в настоящее время является одним из наиболее широко используемых языков программирования во всем мире. Автор книги, норвежский исследователь Йоаким Сунднес, известный своими достижениями в области научных вычислений, машинного обучения и моделирования, подробно объясняет принципы работы с Python. Начиная с базового синтаксиса и заканчивая более сложными аспектами, в том числе применением инструментария объектно-ориентированного программирования на практике, он попутно знакомит читателя с использованием библиотек NumPy и Matplotlib для научных вычислений и визуализации научных данных.
Издание будет полезно специалисту с любым опытом и уровнем знаний. Изложение материала простое и доступное, что делает данное пособие отличным выбором для самостоятельного изучения. Оно прекрасно подойдет как для студентов, делающих первые шаги в программировании, так и для профессионалов, которые хотят овладеть новым инструментарием и внедрить Python в свои проекты. Читатели найдут здесь множество примеров решения практических задач, дополненных подробными объяснениями и комментариями.

Введение в статистическое обучение с примерами на языке Python, Джеймс Г., Уиттен Д., Хасти Т., Тибширани Р., Тейлор Дж., 2024.

   В этой книге доступным языком описывается все разнообразие форм статистического обучения. Рассматриваются линейная регрессия, классификация, методы повторной выборки, отбор и регуляризация, полиномиальная регрессия, сплайны, локальная регрессия, обобщенные аддитивные модели, деревья решений, метод опорных векторов, кластеризация, а также нейронные сети, анализ выживаемости и множественная проверка гипотез. Теоретическая часть дополнена примерами из реальной практики и разборами решений на языке Python.
Издание предназначено не только для опытных специалистов в области статистики, но и для тех, кто желает попробовать применить продвинутые техники статистического обучения при анализе своих данных.

Python, Pandas на практике, 200 упражнений по анализу данных с решениями и пояснениями, Реувен Л., 2025.

   Сегодня трудно представить аналитика данных, не пользующегося библиотекой Pandas, но в тонкостях работы с ней немудрено запутаться. В этой книге собраны упражнения, основанные на многолетней преподавательской практике автора. Прочитав её, вы будете чувствовать себя уверенно при встрече с недостатками реальных данных в виде пропущенных значений, смешанных форматов и отсутствия чёткой структуры.
Книга предназначена начинающим аналитикам данных, изучающим Pandas, но будет полезна и опытным специалистам, стремящимся отточить свои навыки.

250 скриптов на языке Python, Ткачев В., 2025.

   Эта книга предназначена как для пользователей, изучающих Python, так и использующих его для решения практических задач. Python позволяет применять его для решения проблем на основе проверенных и легко читаемых скриптов. Особенности Python дают возможность использовать его как на Linux, так и на Windows.
Цель настоящей книги дать пользователю проверенные на практике простые скрипты, необходимые как составные части при решении сложных задач. Чтобы изучить и освоить Python, требуется длительное время. Использование данной книги позволяет ускорить данный процесс.

Python для программирования криптовалют, Сонг Д., 2020.

   Все названия программных продуктов являются зарегистрированными торговыми марками соответствующих фирм.
Никакая часть настоящего издания ни в каких целях не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, будь то электронные или механические, включая фотокопирование и запись на магнитный носитель, если на это нет письменного разрешения издательства O’Reilly & Associates.

Современная программная инженерия, Фарли Д., 2023.

   Основная цель книги — показать, что разработка программного обеспечения — это все-таки инженерная дисциплина. Я описываю практический подход к разработке, который подразумевает намеренно рациональный научный стиль мышления для решения задач. Эта идея сформировалась у меня на основе последовательного применения знаний о разработке за последние несколько десятилетий. Мне хочется убедить вас, что инженерия в действительности отличается от ваших представлений о ней и ее можно успешно и эффективно использовать при создании программных продуктов. Я расскажу об основах инженерного подхода к разработке и поясню, почему он работает.